生物計(jì)算“再現(xiàn)”此前互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)，基因研究組學(xué)和新生機(jī)器學(xué)習(xí)算法扮演重要角色

AI 將會(huì)給生物醫(yī)療領(lǐng)域帶來(lái)全新的思路與可能性。近日，由百圖生科與播禾創(chuàng)新聯(lián)合主辦的首屆中國(guó)生物計(jì)算大會(huì)，于 2021 年 5 月 10 日 —11 日在蘇州國(guó)際博覽中心舉辦，大會(huì)旨在聯(lián)合生物技術(shù)和信息技術(shù)（BT&IT）領(lǐng)域的諸多產(chǎn)業(yè)伙伴，一同打造融合眾多學(xué)科的新產(chǎn)業(yè)生態(tài)，來(lái)實(shí)現(xiàn) AI 對(duì)生物技術(shù)領(lǐng)域的全面賦能。

參與本次大會(huì)的有包括 6 位院士在內(nèi)的 50 多位專家學(xué)者、40 多位生物醫(yī)****企業(yè)高管，以及 1500 余名在線參與本次大會(huì)直播的觀眾們。召開(kāi)首日，就有超過(guò) 51.2 萬(wàn)網(wǎng)友們觀看了大會(huì)直播。

在主論壇上，圍繞“生物計(jì)算大家談”這一主題，百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼 CEO、百圖生科創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)李彥宏，進(jìn)行了開(kāi)場(chǎng)致辭之后，鄂維南、施一公、董晨、譚蔚泓四位中科院院士分別進(jìn)行了演講。

在開(kāi)場(chǎng)致辭中，李彥宏闡述了他對(duì)生物計(jì)算學(xué)科的理解和在這一領(lǐng)域看到的廣闊的前景。他表示，作為高度融合的一個(gè)學(xué)科，生物計(jì)算將通過(guò)依靠計(jì)算引擎來(lái)有效地利用海量的生物數(shù)據(jù)，從而將****物研發(fā)的方法從 “大海撈針” 轉(zhuǎn)換為 “按圖索驥”，為人類的生命健康謀福祉。

他還說(shuō)，近年來(lái)生物計(jì)算領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)和之前互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的高速發(fā)展趨勢(shì)十分相似：在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)飛速發(fā)展時(shí)，有三個(gè)標(biāo)志性數(shù)據(jù)一直的不斷攀升，即上網(wǎng)人數(shù)、人均上網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、以及網(wǎng)上存在的網(wǎng)頁(yè)數(shù)量。

而現(xiàn)在，在生物計(jì)算領(lǐng)域，也有三個(gè)標(biāo)志性數(shù)據(jù)在不斷突破新高，首先是基因組學(xué)研究帶來(lái)的數(shù)據(jù)量，其次是新****研發(fā)過(guò)程中積累的知識(shí)量，最后是新生機(jī)器學(xué)習(xí)算法的變化速度。

之后，北京大數(shù)據(jù)研究院院長(zhǎng)鄂維南以《機(jī)器學(xué)習(xí)與科學(xué)計(jì)算》為題進(jìn)行了演講，其向人們分享了科學(xué)計(jì)算的兩大主題 —— 處理物理模型和處理數(shù)據(jù)。 

關(guān)于物理模型，鄂維南院士指出，盡管在許多科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域物理模型已經(jīng)十分成熟，但目前的物理模型運(yùn)用傳統(tǒng)的方法還是存在瓶頸，比如說(shuō)內(nèi)燃機(jī)的燃燒， 材料的性質(zhì)和設(shè)計(jì)，分子和****物的性質(zhì)與設(shè)計(jì)等等。而隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，這些領(lǐng)域?qū)?huì)有新的突破。解決這些問(wèn)題的新的突破口，正是機(jī)器學(xué)習(xí)和物理模型的結(jié)合，也就是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)在傳統(tǒng)物理模型的基礎(chǔ)上建立復(fù)雜可靠的模型。

這一應(yīng)用也會(huì)為****物設(shè)計(jì)帶來(lái)突破，因?yàn)?***物設(shè)計(jì)最重要的環(huán)節(jié)之一就是自由能的計(jì)算，如果將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到自由能計(jì)算中時(shí)，****物設(shè)計(jì)的效率將會(huì)大幅提高。 

鄂維南院士還指出，目前人工智能比較熱門的應(yīng)用是在自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別等新技術(shù)領(lǐng)域。但接下來(lái)，生物、化學(xué)、物理、材料等傳統(tǒng)的科學(xué)領(lǐng)域?qū)?huì)是人工智能的主戰(zhàn)場(chǎng)。以經(jīng)典的物理模型提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生更有效且同樣可靠的模型。

中國(guó)科學(xué)院院士、美國(guó)國(guó)家科學(xué)院外籍院士、西湖大學(xué)校長(zhǎng)施一公，隨后發(fā)表了題為《從生命科學(xué)的角度看 AI》的演講，分享了自己從結(jié)構(gòu)生物學(xué)角度對(duì)生物計(jì)算的觀點(diǎn)。

施一公首先強(qiáng)調(diào)了生命科學(xué)不同于數(shù)學(xué)物理，不是以方法為代表的學(xué)科，生物計(jì)算也不是基于公式的計(jì)算。因此，生命科學(xué)領(lǐng)域沒(méi)有普適的方法論，在這一領(lǐng)域探索如同尋寶一般。但與此同時(shí)，他也強(qiáng)調(diào)了在將 AI 應(yīng)用到生命科學(xué)時(shí)，理論基礎(chǔ)的重要性。

而在結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域，目前絕大部分蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的的變化方法都是 X 射線，而在未來(lái)冷凍電鏡的分辨率會(huì)不斷提高，并將在這一領(lǐng)域發(fā)揮巨大作用。同時(shí)，AI 則將在蛋白預(yù)測(cè)和基因組預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度已經(jīng)大幅提高，其不僅早已超過(guò)了人類，甚至已經(jīng)達(dá)到理論預(yù)測(cè)與實(shí)際情況十分接近的程度。他說(shuō)，盡管自己尚不知道未來(lái) AI 將會(huì)帶來(lái)醫(yī)****領(lǐng)域怎樣的變革，但他相信通過(guò)學(xué)科的融合與交流，AI 將會(huì)為生物制****的各個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)革新。

主論壇的第三位演講嘉賓是中國(guó)科學(xué)院院士、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院教授、上海市免疫治療創(chuàng)新研究院創(chuàng)始院長(zhǎng)董晨，他以《免疫治療創(chuàng)新 — 從基礎(chǔ)到臨床轉(zhuǎn)化》為題，就 AI 創(chuàng)新在免疫治療中的應(yīng)用做了介紹。

他指出，免疫學(xué)的發(fā)展在醫(yī)學(xué)界是發(fā)展最快的，但目前的免疫檢查點(diǎn)治療仍然存在著兩個(gè)普遍共性的問(wèn)題——較高的免疫副作用，和較低的反應(yīng)率。但 AI 將會(huì)為解決這一問(wèn)題提供突破，因?yàn)樵谟辛嗽絹?lái)越多的數(shù)據(jù)和越來(lái)越細(xì)致的標(biāo)簽之后，醫(yī)院將可以做出更準(zhǔn)確的結(jié)論預(yù)測(cè)，從而為病人選擇更合適的免疫檢查點(diǎn)或靶點(diǎn)進(jìn)行治療。 

主論壇的最后一位演講嘉賓是中國(guó)科學(xué)院院士、發(fā)展中國(guó)家科學(xué)院院士、中國(guó)科學(xué)院腫瘤與基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所所長(zhǎng)譚蔚泓，他的演講題目是《基于 AI 的智能診斷以及多參數(shù)細(xì)胞、疾病分型》。

對(duì)于精準(zhǔn)治療，他提出了自己的設(shè)想，即通過(guò)人工智能與醫(yī)學(xué)研究的融合創(chuàng)新將會(huì)加速精準(zhǔn)治療的實(shí)現(xiàn)。他說(shuō)，首先通過(guò)高通量測(cè)量技術(shù)和分子探針來(lái)對(duì)病人樣本進(jìn)行分子特征的甄別與定量測(cè)量，之后利用人工智能來(lái)對(duì)其進(jìn)行解析，將可以為疾病診斷提供精準(zhǔn)圖譜，并判斷各種亞型的特征。

大會(huì)第一天的下午，在兩個(gè)不同的分論壇中，眾多專家們分別就 “生物計(jì)算與新數(shù)據(jù) “， “生物計(jì)算與新算法” 進(jìn)行了探討。

其中， 在 “生物計(jì)算與新算法” 分論壇中，深勢(shì)科技董事長(zhǎng)兼 CSO 張林峰進(jìn)行了名為 《Physcis+AI+HPC  第一性原理驅(qū)動(dòng)的****物設(shè)計(jì)》的主題演講， 在演講中他說(shuō)， Physcis、AI、HPC 的組合是一個(gè)趨勢(shì)：“我們需要 Physcis (物理) 告訴我們一系列的原理，需要 AI（人工智能）幫助處理數(shù)據(jù)，需要 HPC（高性能計(jì)算）底層的平臺(tái)做推理演繹?！?/span>

他指出，這三者的融合本質(zhì)上需要物理，當(dāng)AI 發(fā)揮作用時(shí)，所面臨的生物計(jì)算和生物的客體則是微觀粒子。

傳統(tǒng)分子模擬技術(shù)難以兼顧速度與精度，而有了 AI 之后，可將一個(gè)復(fù)雜的量子力學(xué)原理背景出發(fā)的函數(shù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的工具有效表示以及擬合出來(lái)，得到基于第一性原理的計(jì)算非常復(fù)雜的原子間相互作用的模型，也就是基于深度學(xué)習(xí)的解決方案。

來(lái)自西湖大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院的黃晶也在 “生物計(jì)算與新算法” 分論壇中，進(jìn)行了名為《生物大分子的計(jì)算模型和擬算法》的主題演講。

在演講中， 她向人們介紹了分子力場(chǎng)和深度學(xué)習(xí)與分子力場(chǎng)模型的結(jié)合。在用計(jì)算機(jī)高性能計(jì)算解決生物學(xué)的問(wèn)題，首先我們想要了解生命的基本過(guò)程，然后這個(gè)基礎(chǔ)上找尋用小分子和大分子怎樣調(diào)控生命的基本過(guò)程。

從原子、分子的相互作用和最底層的邏輯為出發(fā)點(diǎn)來(lái)計(jì)算編碼，這樣的模型就是廣義上的分子力場(chǎng)。更重要的是，力場(chǎng)可以用來(lái)做分子動(dòng)力學(xué)的模擬，在蛋白質(zhì)的設(shè)計(jì)、酶的設(shè)計(jì)、小分子設(shè)計(jì)和抗體的設(shè)計(jì)中，分子力場(chǎng)都有很重要的作用。

她指出，深度學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)力學(xué)有著非常深得本源關(guān)系，甚至可以說(shuō)是一棵樹(shù)上結(jié)出來(lái)的果子，如果在算法端將兩者結(jié)合將大幅度提高生物體系分子模擬甚至是廣義的生物計(jì)算的效率。

在大會(huì)第二天， 專家們?cè)?4 個(gè)分論壇中，分別就 “生物計(jì)算的當(dāng)下戰(zhàn)場(chǎng) —— ****物研發(fā)（小分子）”， “生物計(jì)算的當(dāng)下戰(zhàn)場(chǎng) —— ****物研發(fā)（大分子）”， “生物計(jì)算的更多可能 —— 創(chuàng)新企業(yè) DEMO”，以及 “生物計(jì)算與數(shù)字醫(yī)學(xué)” 進(jìn)行了專題報(bào)告與討論。

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