数字生物学的黎明时代：AI如何革新科学发现

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引言

在探讨数字生物学的崛起时，如Demis Hassabis这位人工智能的先锋人物所言，我们洞察到AI对科学发现未来的深远影响。Hassabis提出，生物学本质上是复杂且涌现的，它为AI提供了一个完美的描述语言。这种转变把我们引入到被称为数字生物学的时代。

这个时代承诺通过基于AI的方法来革新蛋白质折叠和药物发现等领域，可能会大幅改变科学进步的速度和范围。让我们从什么问题适合AI介入开始，深入探讨这一概念的核心，并进入蛋白质折叠及其更广泛的应用领域。

Hassabis总结了适合AI解决的问题的三个主要标准：

理解这些标准时，以围棋为例，展示了AI在游戏之外驾驭复杂系统的变革潜力，这是传统计算无法企及的。

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AI擅长在可以探索广泛可能性、优化明确目标以及从丰富数据中学习的领域。

蛋白质作为生命的基础构建块，几乎支配着每一个生物过程。理解蛋白质的结构——由其氨基酸序列决定——对于洞察其功能、疾病理解和药物发现至关重要。

蛋白质如同“精妙的纳米级生物机器”，变形为复杂的3D结构来指挥其在生物系统中的作用。

预测和理解这些结构的挑战已久。诸如Folding@Home项目这样的传统方法虽然利用分布式计算，但准确性有限。然而，AI，尤其是通过DeepMind的AlphaFold，彻底改变了这个领域，通过空前的精确性预测蛋白质结构。

AlphaFold展示了AI在科学探索中所能促成的突破：

这样的创新不仅反映了AI在“解决”以前无法解决的问题方面的能力，还突出了其他科学研究领域加速的潜力。

Demis Hassabis设想生物学在其本质上是“信息处理系统”。他建议，虽然数学优雅地模拟物理现象，AI可以作为生物学的类比——引领一个能够重新想象药物发现的“数字生物学”时代。

AI可以简化传统上缓慢且昂贵的药物发现过程，将时间从数年缩短到数月甚至数周，对医学产生深远的影响。这个愿景扩展到模拟整个细胞，一步野心勃勃地迈向全面的生物学理解。

即使经典计算达到其极限，量子计算也成为一个重要的盟友。虽然Google最近的量子进展预示着新的可能性，AI准备通过大规模预计算和模型效率来利用经典系统的惊人强大。这种协同可能重新定义以前被认为不可解决的计算问题。

“或许，任何自然界的图案都可以被经典算法高效地模拟，扩展我们模拟量子系统的能力。” — *Demis Hassabis*

Hassabis描述的未来是AI和生物学在数字领域的令人兴奋的汇合。无论是促进前所未有的科学发现模式还是改变我们对传统计算限制的处理方式，在我们数字生物学时代AI的潜力都是巨大的。

随着AI继续完善工具和模型以理解生物复杂性，我们站在转型发现的边缘，这不仅缩小了生物谜团与技术能力之间的知识差距，还承诺重塑我们对科学影响我们生活的感知的未来。