汪壽陽 | 人工智能與生命健康：開啟未來醫(yī)療的新時(shí)代

一、引言

我們正處于一個(gè)技術(shù)變革的時(shí)代，人工智能正以前所未有的速度改變我們的生活。那么，人工智能如何影響我們的健康和生命科學(xué)呢？

AI正化身為一股不可忽視的力量，沖擊學(xué)術(shù)圈的每個(gè)角落。去年年末，《Nature》公布了2023年度十大人物，其中第11位正是非人類選手——ChatGPT。不免讓人心生疑慮：在科研領(lǐng)域，已經(jīng)斬獲Nature大獎(jiǎng)的AI真的能與學(xué)術(shù)圈的科學(xué)家相提并論了？

施一公說：我以前帶領(lǐng)我的學(xué)生，10個(gè)博士生做5年才能解決一個(gè)大復(fù)合物的結(jié)構(gòu)，現(xiàn)在借助于AI，我實(shí)驗(yàn)室一個(gè)學(xué)生，一個(gè)禮拜兩個(gè)禮拜就把事情完成了，我感到很激動(dòng)很興奮，天天都在想，我如何利用AI提供的這種強(qiáng)大的現(xiàn)實(shí)版的這種進(jìn)步讓我的研究生命延展到我以前想都不敢想的地步。

二、人工智能與基因測序

據(jù)美國國家衛(wèi)生研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)，每年生成的基因組數(shù)據(jù)量接近400億GB。然而，獲取這些數(shù)據(jù)僅僅是解開諸多生命謎團(tuán)的第一步，想要讓它們真正有助于人類健康，尚需深度的解讀和分析。目前的科學(xué)研究顯示，每個(gè)人都攜帶著數(shù)百萬種基因變異，正是這些變異導(dǎo)致了健康和疾病風(fēng)險(xiǎn)的個(gè)體差異，但目前大多數(shù)變異的作用方式尚不明確。
基因測序技術(shù)的飛速發(fā)展，為我們提供了前所未有的生命密碼。然而，分析這些龐大的基因數(shù)據(jù)也是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)?；驕y序技術(shù)的突破為個(gè)性化醫(yī)療、疾病預(yù)防和新藥開發(fā)提供了豐富的數(shù)據(jù)來源。但如何高效、準(zhǔn)確地解析這些數(shù)據(jù)，成為了科學(xué)家們面臨的主要難題。
傳統(tǒng)的基因測序和分析方法需要大量的時(shí)間和資源。通常，基因測序數(shù)據(jù)的處理和分析可能需要數(shù)周甚至數(shù)月的時(shí)間。隨著數(shù)據(jù)量的增加，如何高效處理和分析這些數(shù)據(jù)，成為了一個(gè)亟需解決的問題。而人工智能技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，正為這一問題提供了新的解決方案。
通過AI算法，我們可以快速處理和分析大量的基因數(shù)據(jù)。AI可以精確識(shí)別基因變異，為疾病的診斷和治療提供關(guān)鍵的信息。例如，通過AI技術(shù)，我們可以預(yù)測某些基因變異與特定疾病的關(guān)聯(lián)，從而提前預(yù)防。AI在基因測序中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
  • 基因數(shù)據(jù)的快速處理
首先，AI可以大大加速基因數(shù)據(jù)的處理和分析過程。傳統(tǒng)的基因測序數(shù)據(jù)處理方法依賴于手工和半自動(dòng)化的分析過程，效率較低。而AI可以通過自動(dòng)化的數(shù)據(jù)處理和分析，顯著提高效率。例如，AI可以在短時(shí)間內(nèi)處理數(shù)百萬條基因序列數(shù)據(jù)，并識(shí)別出其中的關(guān)鍵變異。這不僅節(jié)省了大量的時(shí)間和資源，還提高了數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。

  • 基因變異的識(shí)別和分析

其次，AI可以精確識(shí)別基因變異，并預(yù)測其對(duì)健康的影響。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI可以分析大量的基因數(shù)據(jù)，識(shí)別出與疾病相關(guān)的基因變異。例如，AI可以通過分析患者的基因數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某些基因變異與癌癥、心臟病等重大疾病的關(guān)聯(lián)，從而為疾病的早期診斷和預(yù)防提供科學(xué)依據(jù)。

  • 基因功能的預(yù)測

AI可以預(yù)測基因功能，為基因編輯和新藥開發(fā)提供指導(dǎo)。通過深度學(xué)習(xí)算法，AI可以分析基因序列和功能數(shù)據(jù)，預(yù)測基因的功能和作用機(jī)制。這對(duì)于理解基因的生物學(xué)功能，設(shè)計(jì)新的基因編輯策略以及開發(fā)針對(duì)特定基因的藥物具有重要意義。
illumina公司是基因測序領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，他們利用AI技術(shù)提高了基因測序的速度和精度。illumina的AI平臺(tái)可以快速處理和分析大量的基因數(shù)據(jù)，識(shí)別出重要的基因變異。例如，通過AI技術(shù)，illumina能夠在短時(shí)間內(nèi)完成大量的基因測序數(shù)據(jù)處理，并準(zhǔn)確識(shí)別出與疾病相關(guān)的基因變異。具體來說，illumina的AI系統(tǒng)可以在基因測序的各個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)揮作用。從基因數(shù)據(jù)的采集、處理到分析，AI技術(shù)的應(yīng)用大大提高了效率和準(zhǔn)確性。例如，AI可以自動(dòng)化地識(shí)別和校正測序錯(cuò)誤，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。通過這種方式，illumina的AI平臺(tái)不僅加速了基因測序的過程，還顯著提高了數(shù)據(jù)分析的精度。

 

華大基因（BGI）是全球最大的基因組學(xué)研究機(jī)構(gòu)之一，他們結(jié)合AI技術(shù)進(jìn)行基因組學(xué)研究，取得了許多重要成果。BGI利用AI技術(shù)，分析了大量的基因組數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了一些與疾病密切相關(guān)的基因變異。例如，BGI的研究團(tuán)隊(duì)通過AI分析，發(fā)現(xiàn)了一些與癌癥和心血管疾病相關(guān)的重要基因變異，為這些疾病的早期診斷和治療提供了新的科學(xué)依據(jù)。BGI的AI平臺(tái)還在基因數(shù)據(jù)的管理和共享方面發(fā)揮了重要作用。通過AI技術(shù)，BGI能夠高效地管理和分析全球范圍內(nèi)的大規(guī)?；驍?shù)據(jù)，為科學(xué)家們提供了一個(gè)強(qiáng)大的研究工具。例如，BGI的AI系統(tǒng)可以自動(dòng)化地處理和分析來自不同國家和地區(qū)的基因數(shù)據(jù)，識(shí)別出具有重要研究價(jià)值的基因變異。
Google的DeepVariant項(xiàng)目是一個(gè)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行基因變異檢測的創(chuàng)新項(xiàng)目。DeepVariant利用深度學(xué)習(xí)算法，將基因測序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高精度的基因變異信息。這一技術(shù)的應(yīng)用，大大提高了基因變異檢測的準(zhǔn)確性和效率。DeepVariant通過訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別和分類基因測序數(shù)據(jù)中的變異。與傳統(tǒng)的方法相比，DeepVariant在識(shí)別復(fù)雜的基因變異方面表現(xiàn)出了更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。例如，在基因組測序中，DeepVariant能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別出插入、缺失和結(jié)構(gòu)變異等復(fù)雜的基因變異類型。

 

三、人工智能與生物制藥研制

關(guān)于藥物研發(fā)。大家都知道，傳統(tǒng)的藥物研發(fā)過程既漫長又昂貴。從初期發(fā)現(xiàn)新藥分子，到臨床試驗(yàn)，再到最終上市，這個(gè)過程往往需要十幾年的時(shí)間和數(shù)十億美元的投資。而且，即便如此，成功率依然非常低。事實(shí)上，據(jù)統(tǒng)計(jì)，只有不到10%的新藥能夠最終獲得批準(zhǔn)并進(jìn)入市場。

 

這種低效率的研發(fā)過程不僅消耗了大量的資源，還延誤了患者獲得新藥治療的時(shí)間。藥物研發(fā)的高成本和長周期主要源于幾個(gè)方面：

  • 首先是藥物靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證，這一階段通常需要大量的實(shí)驗(yàn)室研究和測試；

  • 其次是候選藥物分子的篩選，這個(gè)過程需要評(píng)估數(shù)百萬種化合物的潛力；

  • 最后是臨床試驗(yàn)階段，需要嚴(yán)格的測試和監(jiān)管，以確保藥物的安全性和有效性。

 

現(xiàn)在，人工智能正在改變這一切。通過AI技術(shù)，我們可以快速篩選出數(shù)以百萬計(jì)的化合物，找到最有潛力的藥物分子。AI能夠通過大數(shù)據(jù)分析，識(shí)別出潛在的藥物分子，并預(yù)測其有效性和安全性，從而大大縮短了藥物研發(fā)的時(shí)間。AI技術(shù)在藥物研發(fā)中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

 

  • 化合物篩選

傳統(tǒng)的化合物篩選方法通常依賴于高通量篩選技術(shù)，這需要大量的實(shí)驗(yàn)室資源和時(shí)間。而AI技術(shù)可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，快速篩選出具有潛在藥理活性的化合物。AI通過分析大量的已有化合物數(shù)據(jù)，建立預(yù)測模型，能夠在短時(shí)間內(nèi)篩選出最有潛力的候選藥物。這不僅提高了篩選效率，還顯著降低了研發(fā)成本。例如，AI可以通過分析已有的藥物數(shù)據(jù)，快速篩選出具有相似結(jié)構(gòu)和功能的新分子。同時(shí)，AI還能預(yù)測這些分子的生物活性和毒性，幫助研究人員優(yōu)先考慮那些最有希望的候選藥物。

 

  • 藥物靶點(diǎn)識(shí)別和驗(yàn)證

其次是藥物靶點(diǎn)的識(shí)別和驗(yàn)證。藥物靶點(diǎn)是藥物發(fā)揮作用的具體位置或分子，例如酶或受體。識(shí)別和驗(yàn)證有效的藥物靶點(diǎn)，是藥物研發(fā)中至關(guān)重要的一步。AI可以通過分析基因組數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)等，識(shí)別藥物靶點(diǎn)。

 

AlphaFold 3一夜預(yù)測地球所有生物分子？一個(gè)值得關(guān)注的案例是谷歌旗下的DeepMind公司通過AlphaFold項(xiàng)目，成功預(yù)測了蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)對(duì)于理解其功能和設(shè)計(jì)針對(duì)性的藥物至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法往往耗時(shí)費(fèi)力，難以快速獲得蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。AlphaFold利用深度學(xué)習(xí)算法，通過分析已有的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確預(yù)測了許多蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。這一突破對(duì)藥物研發(fā)來說意義重大。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確預(yù)測，使科學(xué)家們能夠更好地理解疾病的機(jī)制，并設(shè)計(jì)出更有效的藥物。AlphaFold的成功不僅展示了AI在基礎(chǔ)科學(xué)研究中的潛力，也為藥物研發(fā)提供了新的工具和方法。

 

晶泰科技結(jié)合量子物理和人工智能技術(shù)，致力于新藥研發(fā)和化合物篩選。其AI驅(qū)動(dòng)的晶型預(yù)測平臺(tái)能夠準(zhǔn)確預(yù)測藥物分子的晶體結(jié)構(gòu)，從而優(yōu)化藥物的物理性質(zhì)和穩(wěn)定性。公司與多家國際制藥巨頭合作，通過AI算法加速藥物研發(fā)周期，降低研發(fā)成本。此外，晶泰科技在全球范圍內(nèi)獲得了多個(gè)藥物研發(fā)項(xiàng)目的支持，顯著推動(dòng)了新藥研發(fā)的進(jìn)程。其技術(shù)優(yōu)勢和國際合作使其成為中國AI制藥領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，在行業(yè)內(nèi)影響力巨大。

 

英國的制藥公司Exscientia是利用AI技術(shù)進(jìn)行藥物研發(fā)的先行者之一。通過AI算法，快速篩選出了幾百萬種化合物，并最終找到了幾個(gè)潛在的新藥分子。這些新藥分子現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入了臨床試驗(yàn)階段。Exscientia的AI平臺(tái)通過分析大量的生物和化學(xué)數(shù)據(jù)，能夠在短時(shí)間內(nèi)篩選出具有潛力的候選藥物，大大縮短了研發(fā)周期。Exscientia的成功不僅在于其高效的化合物篩選過程，還在于其能夠根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化和改進(jìn)其AI模型，從而提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。這種反饋循環(huán)使得他們的藥物研發(fā)過程更加高效和精準(zhǔn)。

四、人工智能與疾病控制與預(yù)測

現(xiàn)代社會(huì)，疾病控制與預(yù)測一直是個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。尤其是像COVID-19這樣的傳染病，其暴發(fā)往往讓人措手不及。疫情的突然爆發(fā)，對(duì)公共衛(wèi)生系統(tǒng)、醫(yī)療資源和社會(huì)秩序帶來了巨大的沖擊。這種情況下，如何提前預(yù)測疾病的爆發(fā)和傳播趨勢，成為了科學(xué)家和公共衛(wèi)生專家們亟需解決的問題。
傳統(tǒng)的疾病監(jiān)測和預(yù)測方法主要依賴于歷史數(shù)據(jù)和流行病學(xué)模型。這些方法雖然在一定程度上能夠提供有用的信息，但其準(zhǔn)確性和時(shí)效性往往有限。而且，傳統(tǒng)方法通常需要大量的人力和物力投入，數(shù)據(jù)的采集和分析過程也較為復(fù)雜和耗時(shí)。因此，尋找更高效、更精準(zhǔn)的疾病控制和預(yù)測方法一直是公共衛(wèi)生領(lǐng)域的重要目標(biāo)。

 

AI通過大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以預(yù)測疾病的爆發(fā)和傳播趨勢。例如，通過分析社交媒體、新聞報(bào)道、醫(yī)療數(shù)據(jù)等，AI可以提前預(yù)警疾病的爆發(fā)。同時(shí)，AI還能在個(gè)性化醫(yī)療中發(fā)揮重要作用，根據(jù)患者的基因、病史等信息，提供精準(zhǔn)的治療方案。AI在疾病控制和預(yù)測中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

 

  • 流行病預(yù)測

首先是流行病預(yù)測。通過AI技術(shù)，我們可以分析大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如社交媒體帖子、新聞報(bào)道和搜索引擎查詢等。這些數(shù)據(jù)可以反映公眾的健康狀況和行為變化，從而為疾病預(yù)測提供有價(jià)值的信息。例如，AI可以通過分析社交媒體上的關(guān)鍵詞和話題，預(yù)測流感的流行趨勢。相比傳統(tǒng)的流行病學(xué)模型，這種方法具有更高的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

 

  • 實(shí)時(shí)監(jiān)測

其次是實(shí)時(shí)監(jiān)測。AI可以通過分析醫(yī)療機(jī)構(gòu)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，監(jiān)測疾病的傳播情況。例如，通過分析醫(yī)院的就診記錄和檢測數(shù)據(jù)，AI可以識(shí)別出疾病的高發(fā)區(qū)域和高風(fēng)險(xiǎn)人群。實(shí)時(shí)監(jiān)測不僅可以幫助公共衛(wèi)生部門及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施，還可以為醫(yī)療資源的合理配置提供科學(xué)依據(jù)。

 

  • 疾病篩查

疾病篩查方面，AI也展現(xiàn)出了巨大的潛力。通過AI技術(shù)，我們可以提高疾病篩查的效率和準(zhǔn)確性。例如，AI可以通過分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病的早期診斷。這不僅提高了診斷的準(zhǔn)確性，還大大節(jié)省了醫(yī)生的時(shí)間和精力。

 

BlueDot是一家位于加拿大的健康數(shù)據(jù)分析公司，他們利用人工智能技術(shù)成功地在COVID-19疫情初期發(fā)出了預(yù)警。BlueDot的AI系統(tǒng)通過分析全球范圍內(nèi)的新聞報(bào)道、航空數(shù)據(jù)和動(dòng)物疾病網(wǎng)絡(luò)等，提前預(yù)警了COVID-19的爆發(fā)。具體來說，BlueDot的AI系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)掃描數(shù)百萬條新聞和報(bào)告，識(shí)別出與新疾病爆發(fā)相關(guān)的早期信號(hào)。在2019年12月31日，BlueDot的系統(tǒng)檢測到了中國武漢地區(qū)一系列非典型肺炎病例，并迅速發(fā)出警報(bào)。這一警報(bào)比世界衛(wèi)生組織（WHO）和美國疾病控制與預(yù)防中心（CDC）等官方機(jī)構(gòu)的公開聲明早了幾天。BlueDot的成功不僅展示了AI在流行病預(yù)測中的潛力，也為全球公共衛(wèi)生部門提供了一個(gè)有效的工具。

 

在個(gè)性化醫(yī)療方面，IBM Watson也取得了顯著的成效。Watson通過分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，為癌癥患者提供個(gè)性化的治療方案。例如，Watson可以通過分析患者的基因數(shù)據(jù)和病史，推薦最合適的治療方案和藥物。這種個(gè)性化的治療方式，不僅提高了治療效果，還顯著降低了治療的副作用。具體來說，Watson的AI系統(tǒng)可以分析患者的基因序列數(shù)據(jù)，識(shí)別出與癌癥相關(guān)的基因突變。同時(shí)，Watson還可以訪問全球范圍內(nèi)的最新醫(yī)學(xué)研究和臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)合患者的具體情況，推薦最佳的治療方案。例如，對(duì)于某些特定類型的癌癥，Watson可以根據(jù)患者的基因特征，推薦使用靶向藥物或免疫療法，從而提高治療效果。

 

平安好醫(yī)生是中國領(lǐng)先的在線健康服務(wù)平臺(tái)，利用人工智能技術(shù)提供健康監(jiān)測和疾病預(yù)測。其核心AI系統(tǒng)整合了大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法為用戶提供個(gè)性化健康評(píng)估和疾病預(yù)測建議。平臺(tái)不僅涵蓋常見疾病的診斷和健康咨詢，還提供在線問診和醫(yī)療服務(wù)預(yù)約。尤其在疫情期間，平安好醫(yī)生利用AI模型預(yù)測疫情發(fā)展趨勢，為公共衛(wèi)生決策提供了科學(xué)依據(jù)。其技術(shù)優(yōu)勢和廣泛的用戶基礎(chǔ)，使得平安好醫(yī)生在中國的健康科技領(lǐng)域占據(jù)重要地位，影響力巨大。

五、結(jié)語

人工智能正以前所未有的速度和方式變革我們的醫(yī)療健康領(lǐng)域。AI不僅提高了研發(fā)的效率和成功率，還顯著降低了成本，為更多的患者提供了新的治療希望。在基因測序和分析中，AI通過加速基因數(shù)據(jù)的處理和分析、精確識(shí)別基因變異、預(yù)測基因功能以及制定個(gè)性化醫(yī)療方案，推動(dòng)了基因組學(xué)研究的發(fā)展。在生物制藥研制中，AI通過快速篩選化合物、優(yōu)化藥物靶點(diǎn)識(shí)別、加速臨床試驗(yàn)以及個(gè)性化藥物設(shè)計(jì)，顯著提高了藥物研發(fā)的效率和成功率。在疾病控制與預(yù)測方面，AI通過大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以預(yù)測疾病的爆發(fā)和傳播趨勢，實(shí)時(shí)監(jiān)測疾病的傳播情況，提高疾病篩查的效率和準(zhǔn)確性，并提供個(gè)性化的治療方案。
未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，特別是在中國，人工智能將會(huì)在更多的醫(yī)療健康領(lǐng)域發(fā)揮至關(guān)重要的作用。我們可以預(yù)見，AI將幫助我們更好地理解和管理疾病，提高人類的健康水平。

  • 首先，AI將推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)療在中國的發(fā)展。通過分析患者的基因數(shù)據(jù)和健康信息，AI可以為每個(gè)患者量身定制最佳的治療方案，提高治療效果，實(shí)現(xiàn)真正的精準(zhǔn)醫(yī)療。

  • 其次，AI將在中國加速疾病的早期診斷和預(yù)防。通過AI技術(shù)，我們可以實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病的早期預(yù)測和篩查，從而在疾病的早期階段采取有效的干預(yù)措施，提高治療效果，減少疾病的傳播風(fēng)險(xiǎn)。

  • 最后，AI將幫助我們更好地理解疾病的機(jī)制，推動(dòng)新藥的研發(fā)和基因組學(xué)研究。通過分析海量的生物數(shù)據(jù)，AI可以揭示疾病的分子機(jī)制，發(fā)現(xiàn)新的治療靶點(diǎn)，加速藥物研發(fā)的進(jìn)程。

 

在中國，政府和私營部門均已認(rèn)識(shí)到人工智能在生物醫(yī)藥和疾病防控領(lǐng)域的潛力，正大力投資于這一領(lǐng)域的研究與應(yīng)用。這不僅推動(dòng)了國內(nèi)醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步，也為全球醫(yī)療健康事業(yè)的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)?？傊?，人工智能在中國醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。我們正處于一個(gè)科技變革的時(shí)代，AI將帶領(lǐng)我們進(jìn)入一個(gè)更加健康和美好的未來。作為科學(xué)家和技術(shù)專家，我們應(yīng)當(dāng)積極擁抱這一變化，利用AI技術(shù)，為人類健康事業(yè)作出更大的貢獻(xiàn)。