·要讓AI在這個(gè)問題上有“用武之地”，還需要科學(xué)家在數(shù)據(jù)、算法等方面做大量的調(diào)整和創(chuàng)新工作。

生命是宇宙中最精妙復(fù)雜的系統(tǒng)。從一個(gè)細(xì)胞分裂增殖到37萬億細(xì)胞協(xié)同構(gòu)建成一個(gè)完整的人體，其背后蘊(yùn)藏的信息與規(guī)律浩如煙海。面對(duì)指數(shù)級(jí)增長的生物大數(shù)據(jù)和高度動(dòng)態(tài)與非線性的生命過程，人工智能（AI）技術(shù)有望幫助科學(xué)家探尋其中的規(guī)律。

7月28日，在上海舉行的世界人工智能大會(huì)（WAIC）“AI賦能生命科學(xué)論壇”上，來自中國科學(xué)院等機(jī)構(gòu)的多名頂尖學(xué)者齊聚一堂，共同探討了如何利用人工智能（AI）這一強(qiáng)大引擎，將離散、高維的生物數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可理解、可預(yù)測(cè)、甚至可調(diào)控的生命模型。

用AI“萬能函數(shù)”繪制生命地圖

對(duì)自然世界進(jìn)行數(shù)理建模往往要求科學(xué)家首先理解系統(tǒng)背后的物理或化學(xué)原理，再用微分方程等工具進(jìn)行描述。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為基礎(chǔ)的AI模型則提供了另一種表征自然的方式：它不預(yù)設(shè)具體的規(guī)律，而是通過學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)其中隱藏的高維、非線性關(guān)聯(lián)。中國科學(xué)院分子細(xì)胞科學(xué)卓越創(chuàng)新中心研究員、上海交通大學(xué)講席教授陳洛南將其形容為一個(gè)“萬能函數(shù)”。

生命科學(xué)的一個(gè)首要問題是構(gòu)建靜態(tài)表征，即為復(fù)雜的生命系統(tǒng)在特定時(shí)刻拍攝一張超高分辨率的“快照”，揭示基因如何調(diào)控、蛋白質(zhì)如何相互作用、細(xì)胞如何互動(dòng)等等過程。要讓AI在這個(gè)問題上有“用武之地”，還需要科學(xué)家在數(shù)據(jù)、算法等方面做大量的調(diào)整和創(chuàng)新工作。

“所有的AIforlifescience（AI賦能生命科學(xué)），基石就是大數(shù)據(jù)?！敝袊茖W(xué)院院士李勁松說。大數(shù)據(jù)并不僅僅意味著“多”，統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才是AI模型能夠“洞察真相”的前提。

生命科學(xué)的核心遵循著一個(gè)“中心法則”：DNA儲(chǔ)存遺傳藍(lán)圖，通過轉(zhuǎn)錄形成信使RNA，再由RNA指導(dǎo)蛋白質(zhì)的合成。蛋白質(zhì)作為生命活動(dòng)最主要的功能執(zhí)行者，其種類、數(shù)量、位置和相互作用，決定了細(xì)胞的命運(yùn)乃至整個(gè)機(jī)體的健康與疾病。李勁松院士團(tuán)隊(duì)提出的“基因組標(biāo)簽計(jì)劃”（GTP），通過“類精子干細(xì)胞”技術(shù)，為小鼠所有2萬多個(gè)編碼蛋白質(zhì)的基因逐一打上“標(biāo)簽”，用一個(gè)統(tǒng)一的框架來追蹤動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中蛋白質(zhì)發(fā)生的變化。

“未來所有這些蛋白質(zhì)的研究，就可以用一個(gè)抗體的標(biāo)準(zhǔn)化研究體系來搞定，”李勁松將其比喻為生命科學(xué)研究的“北斗導(dǎo)航系統(tǒng)”。在這個(gè)系統(tǒng)中，每一個(gè)蛋白質(zhì)都被精準(zhǔn)“定位”，為后續(xù)所有AI分析提供了前所未有的標(biāo)準(zhǔn)化高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

有了標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)，AI便能大顯身手，繪制出更精細(xì)的“地圖”。中國科學(xué)院動(dòng)物研究所的李鑫研究員展示了如何構(gòu)建“AI虛擬細(xì)胞”。他們將海量單細(xì)胞數(shù)據(jù)“喂”給AI，讓模型學(xué)習(xí)細(xì)胞的“語言”?！拔覀儼衙總€(gè)細(xì)胞的基因表達(dá)當(dāng)成一篇文章，通過自回歸的遮蔽訓(xùn)練去完成建模，”李鑫解釋道。這好比讓AI閱讀了數(shù)百萬篇描述細(xì)胞狀態(tài)的“文章”后，學(xué)會(huì)了精準(zhǔn)表征每一個(gè)細(xì)胞的狀態(tài)。

AI能從人類難以理解的信息中“看”出規(guī)律。西安交通大學(xué)教授葉凱提出一種AI數(shù)據(jù)分析策略，將一維的基因組序列信息“升維”成二維的圖像，使得原本適用于圖像識(shí)別的強(qiáng)大AI算法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）可以直接用于分析基因組，從而在復(fù)雜的基因組結(jié)構(gòu)變異檢測(cè)中，捕捉到傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的模式。

由靜到動(dòng)

生命并非靜止的圖景，而是一部時(shí)刻演進(jìn)的電影。如何從一張張“快照”中，解讀出生命過程的動(dòng)態(tài)規(guī)律，是AI賦能生命科學(xué)的另一個(gè)突破點(diǎn)。然而，AI模型雖然“萬能”，雖然能輸出正確的結(jié)果，但其內(nèi)部復(fù)雜的參數(shù)也使其成為難以解讀的“黑箱”。

要通過AI模型理解生命，就需要將它從“黑箱子變成一個(gè)白箱子”。為此，陳洛南團(tuán)隊(duì)提出了“時(shí)空信息轉(zhuǎn)換”（STI）理論。該理論從數(shù)學(xué)上證明，一個(gè)高維度的空間狀態(tài)（靜態(tài)快照）可以在特定條件下映射為一個(gè)低維度的時(shí)間序列（動(dòng)態(tài)電影）。這意味著，AI無需看到整個(gè)過程，僅通過分析高質(zhì)量的靜態(tài)數(shù)據(jù)，就有可能推演出其背后的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律。

不同于DNA，目前RNA的結(jié)構(gòu)跟功能的真實(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)還比較缺乏。深勢(shì)科技研發(fā)負(fù)責(zé)人、北京科學(xué)智能研究院研究員溫翰介紹了在相關(guān)理論的基礎(chǔ)上構(gòu)建的通用RNA預(yù)訓(xùn)練模型，通過AI模型加入“先驗(yàn)”知識(shí)結(jié)構(gòu)和算法創(chuàng)新，不僅提高了在少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)RNA結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確性，更能模擬其在細(xì)胞內(nèi)的動(dòng)態(tài)行為，如調(diào)控翻譯效率和穩(wěn)定性。

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授劉海燕也指出，蛋白質(zhì)的功能源于其動(dòng)態(tài)變化。AlphaFold解決了蛋白質(zhì)的靜態(tài)“折疊”問題，但要設(shè)計(jì)出真正有功能的“分子機(jī)器”，就必須理解其動(dòng)態(tài)過程。他的團(tuán)隊(duì)正致力于通過AI模型，預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的動(dòng)態(tài)學(xué)特性，甚至設(shè)計(jì)出能在不同狀態(tài)間切換的復(fù)雜功能蛋白。

導(dǎo)航生命，干預(yù)疾病

如果AI能夠理解并預(yù)測(cè)生命的“動(dòng)態(tài)電影”，那么終極目標(biāo)便是成為一名“導(dǎo)演”，對(duì)生命過程進(jìn)行智能導(dǎo)航與干預(yù)。

陳洛南認(rèn)為，疾病的發(fā)生并非一蹴而就，而是從正常狀態(tài)，經(jīng)過一個(gè)難以察覺的“臨界態(tài)”，最終才滑向不可逆的疾病狀態(tài)。他的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了能夠根據(jù)患者健康數(shù)據(jù)識(shí)別出這個(gè)“臨界點(diǎn)”的AI模型，實(shí)現(xiàn)“治未病”的精準(zhǔn)導(dǎo)航。

浙江省腫瘤醫(yī)院的程向東分享了其團(tuán)隊(duì)利用AI進(jìn)行胃癌早篩的成果。他們訓(xùn)練AI模型通過解讀腹部CT平掃圖像來發(fā)現(xiàn)早期胃癌。他們的模型能將需要做胃鏡檢查的高危人群從25%濃縮到6.2%，極大地提升了早期診斷的效率。

AI的“導(dǎo)航”能力不僅體現(xiàn)在“避開懸崖”，更體現(xiàn)在“開辟新路”。中國科學(xué)院微生物研究所研究員王軍介紹了利用AI語言模型在浩瀚的微生物基因組中挖掘具有特定功能的“功能多肽”的研究成果。他的團(tuán)隊(duì)甚至能“無中生有”，設(shè)計(jì)出自然界不存在、但能讓工業(yè)菌株生長速度提升30%的全新多肽。這如同為生命系統(tǒng)編寫了新的“程序代碼”，主動(dòng)引導(dǎo)其走向我們期望的方向。

多名學(xué)者提到，AI不僅正在加速知識(shí)的發(fā)現(xiàn)，更在創(chuàng)造全新的研究范式，但它在生命科學(xué)中的應(yīng)用仍面對(duì)多重挑戰(zhàn)。首先是數(shù)據(jù)鴻溝，李勁松指出，高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)仍是稀缺資源。其次是可解釋性瓶頸，AI的“黑箱”本質(zhì)意味著學(xué)者仍需關(guān)注科學(xué)研究的可解釋性。最后是從虛擬到現(xiàn)實(shí)的鴻溝。劉海燕指出，AI設(shè)計(jì)的分子或細(xì)胞能否在真實(shí)世界中穩(wěn)定存在并發(fā)揮作用，仍需大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

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