破譯生命密碼、挑戰(zhàn)衰老極限…… AI如何重塑未來(lái)人類健康

人體由約30萬(wàn)億個(gè)細(xì)胞構(gòu)成，每個(gè)細(xì)胞每秒發(fā)生近10億次化學(xué)反應(yīng)。一分鐘內(nèi)的生命活動(dòng)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(lái)，科學(xué)家不斷深入探索細(xì)胞內(nèi)部，從細(xì)胞核到基因組，逐步揭示微觀世界的復(fù)雜性。他們發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)人類疾病并非單一因素導(dǎo)致，而是源于錯(cuò)綜復(fù)雜的生物網(wǎng)絡(luò)共同作用。面對(duì)浩瀚的生命數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對(duì)。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(yǔ)法”

AI正以一種突破性的視角重新解讀生物學(xué)：它將蛋白質(zhì)序列視為一種可被解譯的語(yǔ)言。

正如自然語(yǔ)言由字母和標(biāo)點(diǎn)組成，構(gòu)成細(xì)胞、骨骼和肌肉的蛋白質(zhì)，是由一串串氨基酸組成。生物學(xué)家發(fā)現(xiàn)，大型語(yǔ)言模型同樣可用來(lái)識(shí)別氨基酸鏈中的潛在規(guī)律。

美國(guó)Dyno醫(yī)藥公司首席執(zhí)行官埃里克·凱爾西克坦言：“我曾認(rèn)為蛋白質(zhì)復(fù)雜到無(wú)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。現(xiàn)在，我們可利用AI自動(dòng)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(shè)計(jì)病毒衣殼，以實(shí)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(kāi)發(fā)用于罕見(jiàn)病的基因療法載體。若AI能為每個(gè)人定制基因療法，醫(yī)療將真正走向個(gè)性化、規(guī)模化。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)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(shí)，人們將不再視基因組為既定命運(yùn)，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(lái)，科學(xué)家一直在嘗試安全冷凍人體，以待未來(lái)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(lǐng)域?qū)⒂瓉?lái)巨變。例如，器官可冷凍儲(chǔ)存用于移植，絕癥患者可冷凍待治愈后復(fù)活。

由前谷歌大腦科學(xué)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(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)可實(shí)現(xiàn)全身冷凍保存的技術(shù)。其重點(diǎn)在于開(kāi)發(fā)“抗凍保護(hù)劑”，即一款在冷凍和解凍過(guò)程中保護(hù)細(xì)胞完整性的化學(xué)混合物。

抗凍保護(hù)劑的成分組合近乎無(wú)限，AI可從億萬(wàn)候選分子中篩選最優(yōu)解，并在虛擬環(huán)境中完成測(cè)試。“我們將實(shí)驗(yàn)結(jié)果反饋給模型，它提出新假設(shè)、預(yù)測(cè)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(shí)驗(yàn)”模式正席卷生命科學(xué)領(lǐng)域，人類提出方向，AI執(zhí)行推演。科學(xué)家的角色，正從操作者轉(zhuǎn)向AI的引導(dǎo)者。

加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)

Wake和Dyno的AI模型用于非常具體的任務(wù)，而非營(yíng)利研究機(jī)構(gòu)“未來(lái)之屋”的目標(biāo)更宏大。

“人類基因組有兩萬(wàn)個(gè)基因，你既無(wú)力全部研究，也難以記住所有發(fā)現(xiàn)。”“未來(lái)之屋”首席執(zhí)行官塞繆爾·羅德里格斯說(shuō)，“我們需要的是能自主思考、假設(shè)和驗(yàn)證的AI。”

“未來(lái)之屋”致力于通過(guò)AI代理加速科學(xué)研究，其AI模型能夠分析生物數(shù)據(jù)，生成新的科學(xué)假設(shè)，并通過(guò)數(shù)字化實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證假設(shè)。這些過(guò)程所需的時(shí)間和成本僅僅是人類科學(xué)家的零頭。

今年5月20日，該機(jī)構(gòu)演示了一套多智能體科學(xué)發(fā)現(xiàn)工作流程，旨在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化科學(xué)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(jī)構(gòu)發(fā)布了ether0，這是一個(gè)240億字節(jié)的開(kāi)放權(quán)重AI化學(xué)推理模型。

他們開(kāi)發(fā)的一系列AI科學(xué)代理，已能處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、查閱文獻(xiàn)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)流程、預(yù)測(cè)分子互動(dòng)。尤其在新藥研發(fā)這樣高成本、長(zhǎng)周期、跨學(xué)科的領(lǐng)域中，此類系統(tǒng)有望將原本數(shù)年的決策壓縮至秒級(jí)，大幅降低新藥成本，可更快惠及患者。

逆轉(zhuǎn)衰老時(shí)鐘

深耕這一領(lǐng)域的美國(guó)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(yǔ)言模型的啟發(fā)，認(rèn)為類似技術(shù)可推廣至更多生物數(shù)據(jù)研究中。其團(tuán)隊(duì)專注于細(xì)胞衰老方面，這一過(guò)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(xì)胞如何調(diào)度數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的蛋白質(zhì)，而這遠(yuǎn)非人力所能及。

與OpenAI合作，Retro開(kāi)發(fā)出能理解蛋白質(zhì)機(jī)制的生成模型，并借此改良“山中因子”(一組可令細(xì)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(yīng)用，細(xì)胞重編程技術(shù)或可讓人體在生物學(xué)上實(shí)現(xiàn)年輕化，延緩甚至逆轉(zhuǎn)衰老進(jìn)程。

然而，AI亦帶來(lái)“黑箱”難題，畢竟無(wú)人能逐步解釋其決策機(jī)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(xué)，它正逐漸成為不可回避的力量。或許在不久的將來(lái)，當(dāng)面對(duì)AI提供的治療方案時(shí)，人們不只是“不得不嘗試”，而是會(huì)把它視為延長(zhǎng)生命、改善健康的新契機(jī)。(本報(bào)記者 張佳欣)

【編輯:王琴】