生物計算“再現”此前互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢，基因研究組學(xué)和新生機器學(xué)習算法扮演重要角色

AI 將會(huì )給生物醫療領(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)合主辦的首屆中國生物計算大會(huì )，于 2021 年 5 月 10 日 —11 日在蘇州國際博覽中心舉辦，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 AI 對生物技術(shù)領(lǐng)域的全面賦能。

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

在主論壇上，圍繞“生物計算大家談”這一主題，百度創(chuàng )始人、董事長(cháng)兼 CEO、百圖生科創(chuàng )始人兼董事長(cháng)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，李彥宏闡述了他對生物計算學(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，生物計算將通過(guò)依靠計算引擎來(lái)有效地利用海量的生物數據，從而將****物研發(fā)的方法從 “大海撈針” 轉換為 “按圖索驥”，為人類(lèi)的生命健康謀福祉。

他還說(shuō)，近年來(lái)生物計算領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和之前互聯(lián)網(wǎng)計算機領(lǐng)域的高速發(fā)展趨勢十分相似：在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)飛速發(fā)展時(shí)，有三個(gè)標志性數據一直的不斷攀升，即上網(wǎng)人數、人均上網(wǎng)時(shí)長(cháng)、以及網(wǎng)上存在的網(wǎng)頁(yè)數量。

而現在，在生物計算領(lǐng)域，也有三個(gè)標志性數據在不斷突破新高，首先是基因組學(xué)研究帶來(lái)的數據量，其次是新****研發(fā)過(guò)程中積累的知識量，最后是新生機器學(xué)習算法的變化速度。

之后，北京大數據研究院院長(cháng)鄂維南以《機器學(xué)習與科學(xué)計算》為題進(jìn)行了演講，其向人們分享了科學(xué)計算的兩大主題 —— 處理物理模型和處理數據。 

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用傳統的方法還是存在瓶頸，比如說(shuō)內燃機的燃燒， 材料的性質(zhì)和設計，分子和****物的性質(zhì)與設計等等。而隨著(zhù)機器學(xué)習的發(fā)展，這些領(lǐng)域將會(huì )有新的突破。解決這些問(wèn)題的新的突破口，正是機器學(xué)習和物理模型的結合，也就是通過(guò)機器學(xué)習來(lái)在傳統物理模型的基礎上建立復雜可靠的模型。

這一應用也會(huì )為****物設計帶來(lái)突破，因為****物設計最重要的環(huán)節之一就是自由能的計算，如果將機器學(xué)習應用到自由能計算中時(shí)，****物設計的效率將會(huì )大幅提高。 

鄂維南院士還指出，目前人工智能比較熱門(mén)的應用是在自動(dòng)駕駛、人臉識別等新技術(shù)領(lǐng)域。但接下來(lái)，生物、化學(xué)、物理、材料等傳統的科學(xué)領(lǐng)域將會(huì )是人工智能的主戰場(chǎng)。以經(jīng)典的物理模型提供基礎數據，在此基礎上通過(guò)機器學(xué)習產(chǎn)生更有效且同樣可靠的模型。

中國科學(xué)院院士、美國國家科學(xué)院外籍院士、西湖大學(xué)校長(cháng)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，分享了自己從結構生物學(xué)角度對生物計算的觀(guān)點(diǎn)。

施一公首先強調了生命科學(xué)不同于數學(xué)物理，不是以方法為代表的學(xué)科，生物計算也不是基于公式的計算。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)，他也強調了在將 AI 應用到生命科學(xué)時(shí)，理論基礎的重要性。

而在結構生物學(xué)領(lǐng)域，目前絕大部分蛋白質(zhì)結構的的變化方法都是 X 射線(xiàn)，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 則將在蛋白預測和基因組預測的準確度已經(jīng)大幅提高，其不僅早已超過(guò)了人類(lèi)，甚至已經(jīng)達到理論預測與實(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****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科學(xué)院院士、上海交通大學(xué)醫學(xué)院教授、上海市免疫治療創(chuàng )新研究院創(chuàng )始院長(cháng)董晨，他以《免疫治療創(chuàng )新 — 從基礎到臨床轉化》為題，就 AI 創(chuàng )新在免疫治療中的應用做了介紹。

他指出，免疫學(xué)的發(fā)展在醫學(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(zhù)兩個(gè)普遍共性的問(wèn)題——較高的免疫副作用，和較低的反應率。但 AI 將會(huì )為解決這一問(wèn)題提供突破，因為在有了越來(lái)越多的數據和越來(lái)越細致的標簽之后，醫院將可以做出更準確的結論預測，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科學(xué)院院士、發(fā)展中國家科學(xué)院院士、中國科學(xué)院腫瘤與基礎醫學(xué)研究所所長(cháng)譚蔚泓，他的演講題目是《基于 AI 的智能診斷以及多參數細胞、疾病分型》。

對于精準治療，他提出了自己的設想，即通過(guò)人工智能與醫學(xué)研究的融合創(chuàng )新將會(huì )加速精準治療的實(shí)現。他說(shuō)，首先通過(guò)高通量測量技術(shù)和分子探針來(lái)對病人樣本進(jìn)行分子特征的甄別與定量測量，之后利用人工智能來(lái)對其進(jìn)行解析，將可以為疾病診斷提供精準圖譜，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(zhuān)家們分別就 “生物計算與新數據 “， “生物計算與新算法” 進(jìn)行了探討。

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

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

傳統分子模擬技術(shù)難以兼顧速度與精度，而有了 AI 之后，可將一個(gè)復雜的量子力學(xué)原理背景出發(fā)的函數，通過(guò)機器學(xué)習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算非常復雜的原子間相互作用的模型，也就是基于深度學(xué)習的解決方案。

來(lái)自西湖大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院的黃晶也在 “生物計算與新算法” 分論壇中，進(jìn)行了名為《生物大分子的計算模型和擬算法》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)習與分子力場(chǎng)模型的結合。在用計算機高性能計算解決生物學(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)基礎上找尋用小分子和大分子怎樣調控生命的基本過(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)的設計、酶的設計、小分子設計和抗體的設計中，分子力場(chǎng)都有很重要的作用。

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

在大會(huì )第二天， 專(zhuān)家們在 4 個(gè)分論壇中，分別就 “生物計算的當下戰場(chǎng) —— ****物研發(fā)（小分子）”， “生物計算的當下戰場(chǎng) —— ****物研發(fā)（大分子）”， “生物計算的更多可能 —— 創(chuàng )新企業(yè) DEMO”，以及 “生物計算與數字醫學(xué)” 進(jìn)行了專(zhuān)題報告與討論。

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