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科学研究将从“作坊”模式转变到“安卓”模式
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AI+生物技术处于黄金时期 以生成式AI模型赋能药物研发
🌟🚀探索未来科研新纪元！🔍生成式AI引领生物科学革命！🔥唐建深度解析了《生命科学中的生成式革命：开启生命“ChatGPT”时代》，揭示了这项创新技术如何重塑生物科技格局。🌱通过生成式人工智能，科学家们正编织一个全新的、数据驱动的探索平台，让科研工作如聊天般流畅与高效。💬从基因编辑到疾病模拟，每个环节都焕发新生力量，为生命科学解锁无限可能！🔬欲了解更多关于如何搭建这生命科学领域的“超能大脑”，请关注生成式AI在生物研究中的最新进展和应用实例。📚让我们一起见证科技如何赋予生命新的智慧与活力！🌐记得，你的每一次探索都是对知识的热爱致敬！🎓🌟
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“在人工智能与生物医药的交叉领域已有了诸多探索，例如：GeoDiff 应用在小分子的三维构象预测；E3Bind 应用在蛋白质-配体复合物结构预测；ProtSeed 同时生成新的蛋白质结构和序列等。”唐建表示。
聚焦AI+生物医药前景，推动AI+科学交叉融合
在前瞻对话环节，嘉宾们围绕“AI+生物医药前景”、“生成式AI对生命科学领域带来的影响”、“如何促进AI专家与科学家加强合作”等议题展开对话，分享深刻的洞察与思考。
关于组学与人工智能相结合，鄂维南表示，首先需要不同学科背景的专家一起来参与这类研究。其次，需要找到不同尺度、不同现象的新的guiding principle，来填补中间尺度的结构。他表示，目前分子尺度比较清楚，大的尺度也有一定的概念，但是中间尺度，我们缺乏一个guiding principle，需要物理、数学领域的专家参与进来才能有进一步的发现。“最重要的是找到这样的人，将其有效地组织起来，为他们提供足够的资源。”鄂维南谈到。
唐建认为，AI分析数据以及机器学习，为科学规律的表达提供了可能性。“AI将可能的文本、知识、代码进行训练，当AI能力达到一定强度后，我们就通过模型的开发，对大量数据进行学习和训练。其中，ChatGPT可以产生全新的原创内容，具有一定的创造力，像一本百科全书，用户可以很快从百科全书中获取需要的知识。在蛋白质设计领域，不论是小分子还是蛋白质分子，本质而言都需要生成一些新的结构。通过融入ChatGPT，可以提升蛋白质设计的创新度和多样性。”唐建表示。
谢晓亮也在前瞻对话环节分享了对于AI+生命科学领域应用的思考。他认为，基于技术上的突破，生命科学基因组学、冷冻电镜等生命科学领域，逐渐从“数据缺乏学科”转变为“大数据科学”，从“定性学科”转变为“定量学科”。“此前在我的Biophysics教学过程中，十几年都是从序列到结构，而基于当时的算法水平，‘结构’是没办法算出来的，直到2022年，结构可以通过AI算法计算出来，这也是AI+生命科学的一项技术革命。”
另外，谢晓亮也提到，AI需要大数据，因此数据质量非常重要。最近，西湖大学的许田教授正在通过机器学习的方式寻找中药的有效成分，运用组学为不同的器官和细胞使用中药，这也是中医非常需要的科学方法。（宋雅娟）
来源： 光明网
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