人工智能（AI）已經成為產業和社會變革的重要技術引擎，圍繞“AI+生命科學”這一主題，我介紹一下生物世界正在發生的數字化和智能化的新變革，并分享清華大學智能產業研究院（AIR）在這方面的一些科研進展。
我們的使命是用AI的技術創新賦能產業升級、推動社會進步。要做這件事，最重要的還是要打造學術和產業創新的新引擎。
AIR成立不到兩年時間，就在全球范圍內吸引了一批擁有很深學術造詣、很豐富產業背景的AI領域領軍人物，同時也建立了與產業的深度合作，例如與百度、亞信科技、小米等企業以及一些實驗室開展深度合作。
“第四范式”促進轉型
我們正在快速步入數字化3.0時代，基因測序、高通量生物試驗、腦機接口等技術，讓大腦數字化、身體器官數字化以及細胞數字化，這產生了海量的數據。各種組學數據加上新的AI算法和大的算力，正在形成一種新的智能科學計算范式，稱之為“第四范式”，其正在加速生命科學和生物、醫療領域向著更快速、更精準、更安全、更經濟、更普惠的方向發展。
從產業的角度來看，2015年之后，頭部制藥企業均加速了和AI技術公司合作研發的腳步。科技公司這些年的投資大幅度增加，涌現出一大批獨角獸企業，中國的醫療行業也面臨著從做仿制藥到做創新藥的轉型，AI在轉型過程中發揮了重要作用。
AIR建立起一支很強的智慧醫療科研團隊并選擇了兩大主要研究方向：主動健康管理、數字療法，以及大分子、小分子藥物發現。用大量的AI算法和數據，打造雙通道高效干濕閉環接口，實現濕實驗的數字化。
在腦機接口的數字療法方面，以杭州的BrainCo公司研發的腦機接口技術為例。在腦疾病研究中，腦電數據是一種模態，在不同疾病中有波動，從而可以得出疾病和腦電之間的關系。這個技術還可以將不同模態的信息結合在一起，利用AI算法進行關聯分析，形成一種訓練軟件，應用到很多場合。
我們知道，妊娠期糖尿病發病率很高，通過健康管理能夠更好地實現早期預防。AIR數字療法聚焦心血管疾病早期預防和主動干預，通過獲取大量數據，構建一個針對疾病的健康營養知識圖譜。有了數據和各種各樣的AI算法，就可以用個性化的健康推薦引擎，對健康和習慣進行監測、管理和預防。
AlphaFold2僅僅是開始
AlphaFold2是AI在生命科學應用中最成功的表現，其成功因素主要是兩個方面：一個是任務的特殊性，也就是蛋白質結構預測；一個是模型本身的優越性。
首先，我們積累了大量數據。生命科學研究有很多數據都是“端到端”的。最近，AIR的蘭艷艷教授團隊研發的系統化蛋白質結構預測解決方案AIRFold就實現了信息的表達和抽取，融合序列及結構信息等。這里用了多項檢索，也生成了一些核心技術。同時，我們還與清華醫學院、華深智藥合作，首次將AI算法用于抗體設計，特別是用于新冠病毒抗體的研發，這就用到網絡、計算和實驗的抗體設計的融合。其實可以用各種不同的算法，開發更有親和力、更廣譜的抗體，希望這些工作能很快進入臨床。
AlphaFold2僅僅是一個開始，未來抗體、抗原的表位預測，腫瘤的精準療法等方向，都會成為研究熱點，并且在新的計算模式下取得更多進展。
AI+大分子治療的黃金時代到來
我認為，AI+大分子治療的黃金時代正在到來，這會產生一些新的科學挑戰，也預示著會有一些新的方法。比如，干濕融合的閉環式的計算框架一方面可以通過高通量多輪的閉環驗證和數據補充，變得更加智能；另一方面，通過主動學習、強化學習等方式，AI將主動規劃實現干濕閉環驗證，迭代加速生命科學發現與產業應用。可以預見，通過干濕閉環打通生命科學的研究和生物醫療產業，將會迎來新的科研和產業模式。
生物世界處于“數字化+自動化+智能科學計算”的新變革期，AI、數據驅動的“第四范式”輔助人類探索并解決生命健康問題，這將會成為一個重要的研究方向。
未來，需要學術界和產業界共同推動生命科學、生物醫藥、基因工程、個人健康等各個領域的協同發展，實現更快速、更精準、更安全、更經濟、更普惠的創新模式。這里面還有很多挑戰，比如說算法的透明性、可解釋性，隱私安全和倫理。整體來講，未來十年我們將會看到巨大的機會、新的科學發現、新的產業創新，我也希望更多人才和資源能夠投入到這一領域。■
（作者系中國工程院院士、清華大學智能產業研究院院長，記者高雅麗根據其在世界數字經濟論壇的發言整理）
《科學新聞》 (科學新聞2022年12月刊 封面)