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Netflix|陳根：人工智能，能否解決蛋白質折疊問題？

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Netflix|陳根：人工智能，能否解決蛋白質折疊問題？

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文|陳根
目前 ， 人工智能在醫(yī)療領域的廣泛應用已經(jīng)成為全球共識 ， 人工智能在以獨特的方式捍衛(wèi)著人類健康 。
人工智能的概念早在上世紀50年代就被提出 ， 誕生之初便與醫(yī)療緊密相連 。 70年代初 ， 由美國斯坦福大學開發(fā)的MYCIN系統(tǒng) ， 可協(xié)助醫(yī)生對血液感染患者進行診斷 ， 并具備推測斷致病菌、輔助患者藥物治療等功能 。

進入二十一世紀以來 ， 人工智能在醫(yī)療領域受到了更為廣泛的關注與應用 。 其中 ， 一個重大的突破是Google的人工智能團隊DeepMind宣布其算法AlphaFold解決了蛋白質折疊問題 。
自20世紀50年代DNA被發(fā)現(xiàn)以來 ， 生物學家一直試圖將基因序列的長度與一系列細胞成分以及蛋白質合成過程聯(lián)系起來 。 盡管知道構成每種蛋白質的氨基酸的DNA編碼長度 ， 但解決蛋白質折疊問題仍是一個巨大工程 。 而AlphaFold的出現(xiàn)無疑在一定程度上解決了這一難題 。 在之后僅根據(jù)蛋白質的基因序列猜測蛋白質的結構競賽中 ， AlphaFold也遠遠超過了人類競爭對手 。
除此以外 ， 人工智能在病毒確認和醫(yī)藥研發(fā)方面也貢獻了不可或缺的力量 。 新冠的暴發(fā) ， 為社會生產(chǎn)生活帶來了巨大調整 ， 也成為了人工智能的試金石 。 新冠病毒的重要確認手段之一 ， 是通過核酸檢測的方式 。 通過提取疑似病例血液中核酸序列 ， 并與目標病毒比對 ， 確定有無病原體感染 。
然而 ， 與疑似病例的病毒樣本進行全基因組序列分析比對費時費力 ， 而通過人工智能的手段 ， 可以代替人力完成初篩工作 ， 大幅提高檢測效率 。 在藥物發(fā)現(xiàn)階段 ， 人工智能也能夠在靶點篩選和化合物合成與篩選兩個場景下有效發(fā)揮作用 。
人工智能的另一個升級功能是在光場顯微鏡中 ， 它可以拍攝高清晰度的3D運動圖像 。 科學家通常需要幾天的時間來重建視頻 ， 但有了AI后 ， 處理這些運動中的高分辨率數(shù)據(jù)所需的時間縮短到幾秒鐘 ， 而且分辨率極高 。
【Netflix|陳根：人工智能，能否解決蛋白質折疊問題？】
據(jù)中研普華研究院相關報告顯示 ， 2020年 ， 醫(yī)療AI行業(yè)的市場規(guī)模為265億元 ， 預計到2027年 ， 中國醫(yī)療人工智能的市場規(guī)模將達到1400億元 。 可以說 ， 人工智能正在引領一場新的醫(yī)療革命 ， 作為合作伙伴 ， 其將會與科學家共同探索更多無止境的科學前沿 。

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