人工智能正在进入生物医学领域 探索最复杂的健康和疾病问题

弗朗西斯·克里克研究所宣布与谷歌旗下的人工智能软件先驱Deep Mind建立合作伙伴关系。这是第一次，也是迄今为止唯一一次，DeepMind与外部研究机构达成了合作。

根据弗朗西斯·克里克研究所7月6日发布的新闻报道，这项合作旨在促进人类对生物学的理解，特别是在蛋白质设计和基因组学领域。

该合作伙伴关系将持续数年，包括在弗朗西斯·克里克研究所内建立DeepMind研究实验室，将研究所科学家的专业知识与DeepMind在人工智能方面的专业知识相结合，以研究健康和疾病的机制。

今天的人工智能已经对我们的生活产生了直接的影响。我们在自动驾驶和手势追踪技术中看到了它的应用实例。

生物医药和人工智能两大巨头的合作

建立弗朗西斯·克里克研究所的想法始于2007年，以回应政策顾问大卫·考克西的一份报告，他被英国女王任命领导一个团队研究生物科学并在英国构建一种新的医学研究方法。

到2011年夏天，该项目的科学愿景构建完成，被命名为弗朗西斯·克里克，以纪念英国科学家对DNA双螺旋结构的理解做出了贡献。该研究所以最先进的建筑设计为独特基础，于2016年11月由女王宣布正式启用，并于2017年春季全面投入运营。

该研究所由2001年诺贝尔奖获得者保罗·纳斯领导，自成立以来一直致力于吸引全球生物医学领域最优秀的科学人才。虽然建立时间不长，但根据2022年生物科学领域研究机构的自然指数分类，该研究所排名世界第四。

另一方面，DeepMind于2010年在英国作为一家独立公司成立，2014年加入谷歌。该公司旨在以模拟或超越人类智能的方式开发机器学习算法，因此该领域得名人工智能。

2016年，DeepMind开发的一款名为“阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能程序击败了韩国职业棋手李世石。围棋是世界上最复杂的棋盘游戏。

“阿尔法围棋”在这场比赛中击败了国际胜利次数第二多的选手，以4比1的比分赢得了比赛。对于人工智能专家来说，这种技术在不久的将来可能会实现什么，让他们感到震惊。

生物学中的人工智能

DeepMind的CEO兼联合创始人德米斯·哈萨比斯意识到，他公司开发的人工智能算法具有解决根本问题的潜力。了解蛋白质的三维结构是困扰研究人员50年的难题之一。

科学家使用复杂且非常昂贵的技术来了解体内每种蛋白质的确切形状及其工作原理，然后针对可能影响它的任何缺陷设计药物。然而，发现任何一种蛋白质的结构形式都需要多年的努力。

因此，DeepMind决定解决这个问题，致力于设计一种“机器学习”算法，从科学家们已经发现的形状已知的蛋白质的结构中学习，预测未知蛋白质的结构。

事实上，在2020年和2021年，该公司成功设计了一个名为“Alpha Fold2”的人工智能程序，该程序可以高精度地预测蛋白质的三维形状，结果十分接近科学发现。这是迄今为止DeepMind成功完成的最复杂的任务。

推动科学界限的伙伴关系

了解细胞机制（如蛋白质等）的三维形状是了解其功能的基础，也是新药设计的基石。

事实上，从游戏转向科学是哈萨比斯成立公司的主要原因。该公司的科学家们现在正试图开发人工智能算法来理解科学中的基本困境。

然而，生物学家面临的问题仍然非常复杂。尽管“Alpha Fold2”成功地预测了单个蛋白质单元的结构，但它对由许多单元组成的蛋白质复合物的预测却没有那么成功。

因此，人工智能科学家与实验室科学家的合作进入了一个新阶段，以了解在健康和疾病中发挥基础作用的复杂原理。

医学研究和人工智能两大巨头最近的合作证实了这一点。这可能会在未来几年内开辟医学研究的新领域。