人體由約30萬億個細胞構(gòu)成，每個細胞每秒發(fā)生近10億次化學反應。一分鐘內(nèi)的生命活動規(guī)模如此龐大，以至于“百億億次”這樣的數(shù)值也僅能描述其冰山一角。
近年來，科學家不斷深入探索細胞內(nèi)部，從細胞核到基因組，逐步揭示微觀世界的復雜性。他們發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)人類疾病并非單一因素導致，而是源于錯綜復雜的生物網(wǎng)絡共同作用。面對浩瀚的生命數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)方法難以應對。如今，人工智能（AI）正成為破解這一難題的關(guān)鍵。
讀懂“生命語法”
AI正以一種突破性的視角重新解讀生物學：它將蛋白質(zhì)序列視為一種可被解譯的語言。
正如自然語言由字母和標點組成，構(gòu)成細胞、骨骼和肌肉的蛋白質(zhì)，是由一串串氨基酸組成。生物學家發(fā)現(xiàn)，大型語言模型同樣可用來識別氨基酸鏈中的潛在規(guī)律。
美國Dyno醫(yī)藥公司首席執(zhí)行官埃里克·凱爾西克坦言：“我曾認為蛋白質(zhì)復雜到無法理解。但數(shù)據(jù)中自藏秩序，譬如哪些氨基酸可置于衣殼的特定位置?，F(xiàn)在，我們可利用AI自動分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人類難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律。”該公司正利用AI設計病毒衣殼，以實現(xiàn)更安全、高效的基因療法。
AI的高效分析能力意味著，像Dyno這樣的公司可開發(fā)用于罕見病的基因療法載體。若AI能為每個人定制基因療法，醫(yī)療將真正走向個性化、規(guī)?；?。長遠來看，從心臟病到肥胖，任何與基因相關(guān)的疾病都有望被重新定義。屆時，人們將不再視基因組為既定命運，而是可編輯的“生命腳本”。
尋找生命“暫停鍵”
若AI能解讀生命，它是否也能幫人類存留生命？
60多年來，科學家一直在嘗試安全冷凍人體，以待未來科技將其喚醒。如果能安全地冷凍和解凍生物組織，醫(yī)療領域?qū)⒂瓉砭拮儭＠?，器官可冷凍儲存用于移植，絕癥患者可冷凍待治愈后復活。
由前谷歌大腦科學家馬克·伍德沃德創(chuàng)立的生物科技初創(chuàng)公司W(wǎng)ake Bio正利用機器學習開發(fā)可實現(xiàn)全身冷凍保存的技術(shù)。其重點在于開發(fā)“抗凍保護劑”，即一款在冷凍和解凍過程中保護細胞完整性的化學混合物。
抗凍保護劑的成分組合近乎無限，AI可從億萬候選分子中篩選最優(yōu)解，并在虛擬環(huán)境中完成測試。“我們將實驗結(jié)果反饋給模型，它提出新假設、預測結(jié)果，循環(huán)迭代，不斷逼近可行方案。”伍德沃德解釋道。
這種“數(shù)字實驗”模式正席卷生命科學領域，人類提出方向，AI執(zhí)行推演。科學家的角色，正從操作者轉(zhuǎn)向AI的引導者。
加速科學發(fā)現(xiàn)
Wake和Dyno的AI模型用于非常具體的任務，而非營利研究機構(gòu)“未來之屋”的目標更宏大。
“人類基因組有兩萬個基因，你既無力全部研究，也難以記住所有發(fā)現(xiàn)。”“未來之屋”首席執(zhí)行官塞繆爾·羅德里格斯說，“我們需要的是能自主思考、假設和驗證的AI。”
“未來之屋”致力于通過AI代理加速科學研究，其AI模型能夠分析生物數(shù)據(jù)，生成新的科學假設，并通過數(shù)字化實驗驗證假設。這些過程所需的時間和成本僅僅是人類科學家的零頭。
今年5月20日，該機構(gòu)演示了一套多智能體科學發(fā)現(xiàn)工作流程，旨在實現(xiàn)自動化科學流程的關(guān)鍵步驟，并確定了一種新的治療干性年齡相關(guān)性黃斑變性的候選藥物。6月，該機構(gòu)發(fā)布了ether0，這是一個240億字節(jié)的開放權(quán)重AI化學推理模型。
他們開發(fā)的一系列AI科學代理，已能處理實驗數(shù)據(jù)、查閱文獻、設計實驗流程、預測分子互動。尤其在新藥研發(fā)這樣高成本、長周期、跨學科的領域中，此類系統(tǒng)有望將原本數(shù)年的決策壓縮至秒級，大幅降低新藥成本，可更快惠及患者。
逆轉(zhuǎn)衰老時鐘
深耕這一領域的美國Retro生物科技公司，試圖用AI破解衰老密碼。
該公司首席執(zhí)行官喬·茨—拉克魯瓦受到蛋白質(zhì)語言模型的啟發(fā)，認為類似技術(shù)可推廣至更多生物數(shù)據(jù)研究中。其團隊專注于細胞衰老方面，這一過程伴隨蛋白質(zhì)功能失調(diào)，最終引發(fā)癌癥、阿爾茨海默病等與年齡相關(guān)的疾病。逆轉(zhuǎn)衰老，需洞察細胞如何調(diào)度數(shù)以百萬計的蛋白質(zhì)，而這遠非人力所能及。
與OpenAI合作，Retro開發(fā)出能理解蛋白質(zhì)機制的生成模型，并借此改良“山中因子”（一組可令細胞重編程、回歸年輕狀態(tài)的基因），使其重編程效率最高提升50倍。一旦廣泛應用，細胞重編程技術(shù)或可讓人體在生物學上實現(xiàn)年輕化，延緩甚至逆轉(zhuǎn)衰老進程。
然而，AI亦帶來“黑箱”難題，畢竟無人能逐步解釋其決策機制，這令許多人感到不安。
目前，人們?nèi)匀豢蛇x擇觀望，但隨著AI不斷融入醫(yī)學，它正逐漸成為不可回避的力量。或許在不久的將來，當面對AI提供的治療方案時，人們不只是“不得不嘗試”，而是會把它視為延長生命、改善健康的新契機。
人體由約30萬億個細胞構(gòu)成，每個細胞每秒發(fā)生近10億次化學反應。一分鐘內(nèi)的生命活動規(guī)模如此龐大，以至于“百億億次”這樣的數(shù)值也僅能描述其冰山一角。
近年來，科學家不斷深入探索細胞內(nèi)部，從細胞核到基因組，逐步揭示微觀世界的復雜性。他們發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)人類疾病并非單一因素導致，而是源于錯綜復雜的生物網(wǎng)絡共同作用。面對浩瀚的生命數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)方法難以應對。如今，人工智能（AI）正成為破解這一難題的關(guān)鍵。
讀懂“生命語法”
AI正以一種突破性的視角重新解讀生物學：它將蛋白質(zhì)序列視為一種可被解譯的語言。
正如自然語言由字母和標點組成，構(gòu)成細胞、骨骼和肌肉的蛋白質(zhì)，是由一串串氨基酸組成。生物學家發(fā)現(xiàn)，大型語言模型同樣可用來識別氨基酸鏈中的潛在規(guī)律。
美國Dyno醫(yī)藥公司首席執(zhí)行官埃里克·凱爾西克坦言：“我曾認為蛋白質(zhì)復雜到無法理解。但數(shù)據(jù)中自藏秩序，譬如哪些氨基酸可置于衣殼的特定位置?，F(xiàn)在，我們可利用AI自動分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人類難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律。”該公司正利用AI設計病毒衣殼，以實現(xiàn)更安全、高效的基因療法。
AI的高效分析能力意味著，像Dyno這樣的公司可開發(fā)用于罕見病的基因療法載體。若AI能為每個人定制基因療法，醫(yī)療將真正走向個性化、規(guī)?；?。長遠來看，從心臟病到肥胖，任何與基因相關(guān)的疾病都有望被重新定義。屆時，人們將不再視基因組為既定命運，而是可編輯的“生命腳本”。
尋找生命“暫停鍵”
若AI能解讀生命，它是否也能幫人類存留生命？
60多年來，科學家一直在嘗試安全冷凍人體，以待未來科技將其喚醒。如果能安全地冷凍和解凍生物組織，醫(yī)療領域?qū)⒂瓉砭拮儭＠?，器官可冷凍儲存用于移植，絕癥患者可冷凍待治愈后復活。
由前谷歌大腦科學家馬克·伍德沃德創(chuàng)立的生物科技初創(chuàng)公司W(wǎng)ake Bio正利用機器學習開發(fā)可實現(xiàn)全身冷凍保存的技術(shù)。其重點在于開發(fā)“抗凍保護劑”，即一款在冷凍和解凍過程中保護細胞完整性的化學混合物。
抗凍保護劑的成分組合近乎無限，AI可從億萬候選分子中篩選最優(yōu)解，并在虛擬環(huán)境中完成測試。“我們將實驗結(jié)果反饋給模型，它提出新假設、預測結(jié)果，循環(huán)迭代，不斷逼近可行方案。”伍德沃德解釋道。
這種“數(shù)字實驗”模式正席卷生命科學領域，人類提出方向，AI執(zhí)行推演?？茖W家的角色，正從操作者轉(zhuǎn)向AI的引導者。
加速科學發(fā)現(xiàn)
Wake和Dyno的AI模型用于非常具體的任務，而非營利研究機構(gòu)“未來之屋”的目標更宏大。
“人類基因組有兩萬個基因，你既無力全部研究，也難以記住所有發(fā)現(xiàn)。”“未來之屋”首席執(zhí)行官塞繆爾·羅德里格斯說，“我們需要的是能自主思考、假設和驗證的AI。”
“未來之屋”致力于通過AI代理加速科學研究，其AI模型能夠分析生物數(shù)據(jù)，生成新的科學假設，并通過數(shù)字化實驗驗證假設。這些過程所需的時間和成本僅僅是人類科學家的零頭。
今年5月20日，該機構(gòu)演示了一套多智能體科學發(fā)現(xiàn)工作流程，旨在實現(xiàn)自動化科學流程的關(guān)鍵步驟，并確定了一種新的治療干性年齡相關(guān)性黃斑變性的候選藥物。6月，該機構(gòu)發(fā)布了ether0，這是一個240億字節(jié)的開放權(quán)重AI化學推理模型。
他們開發(fā)的一系列AI科學代理，已能處理實驗數(shù)據(jù)、查閱文獻、設計實驗流程、預測分子互動。尤其在新藥研發(fā)這樣高成本、長周期、跨學科的領域中，此類系統(tǒng)有望將原本數(shù)年的決策壓縮至秒級，大幅降低新藥成本，可更快惠及患者。
逆轉(zhuǎn)衰老時鐘
深耕這一領域的美國Retro生物科技公司，試圖用AI破解衰老密碼。
該公司首席執(zhí)行官喬·茨—拉克魯瓦受到蛋白質(zhì)語言模型的啟發(fā)，認為類似技術(shù)可推廣至更多生物數(shù)據(jù)研究中。其團隊專注于細胞衰老方面，這一過程伴隨蛋白質(zhì)功能失調(diào)，最終引發(fā)癌癥、阿爾茨海默病等與年齡相關(guān)的疾病。逆轉(zhuǎn)衰老，需洞察細胞如何調(diào)度數(shù)以百萬計的蛋白質(zhì)，而這遠非人力所能及。
與OpenAI合作，Retro開發(fā)出能理解蛋白質(zhì)機制的生成模型，并借此改良“山中因子”（一組可令細胞重編程、回歸年輕狀態(tài)的基因），使其重編程效率最高提升50倍。一旦廣泛應用，細胞重編程技術(shù)或可讓人體在生物學上實現(xiàn)年輕化，延緩甚至逆轉(zhuǎn)衰老進程。
然而，AI亦帶來“黑箱”難題，畢竟無人能逐步解釋其決策機制，這令許多人感到不安。
目前，人們?nèi)匀豢蛇x擇觀望，但隨著AI不斷融入醫(yī)學，它正逐漸成為不可回避的力量。或許在不久的將來，當面對AI提供的治療方案時，人們不只是“不得不嘗試”，而是會把它視為延長生命、改善健康的新契機。
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