生物信息学：AI如何改变科研？
生物信息学：AI如何改变科研？
近年来，随着生物技术和信息技术的深度融合，生物信息学成为推动生命科学研究的重要力量。特别是人工智能（AI）的应用，使得海量数据处理变得更加高效精准，为基因组学、蛋白质组学等领域带来了革命性的变化。科学家们利用AI分析复杂的生物数据，加速了新药研发、疾病诊断和治疗方案的创新。这些突破不仅提升了人类认识生命的深度，也为健康医疗领域开辟了新的前景。
AI破解蛋白质结构预测难题
蛋白质是生命活动的重要执行者，其结构和功能的预测对于药物研发和疾病治疗具有重要意义。2020年，谷歌旗下公司DeepMind推出了基于人工智能的蛋白质结构预测工具——AlphaFold，开启了蛋白质结构预测的新纪元。
2024年5月，DeepMind与Isomorphic Labs的研究人员在Nature期刊发表论文，推出了AlphaFold3。这是一个强大的结构预测统一框架，能够高精度预测蛋白质与其他各种生物分子（包括核酸、小分子、离子等）的相互作用结构。与前代相比，AlphaFold3在预测精度上有了显著提升，在蛋白质-配体相互作用方面的预测精度远高于当前最先进的分子对接工具，在蛋白质-核酸相互作用方面的预测精度也远高于专门针对核酸的预测工具。
这一突破性进展为药物研发开辟了新的可能性。Isomorphic Labs正在使用AlphaFold3以及一系列自主研发的AI模型，为内部项目以及与制药公司合作进行药物研发。AlphaFold3能够在几秒钟内生成高度精确的结构预测，为药物研发人员提供了快速准确预测从未被表征的复杂结构的能力，从而大大加速药物研发进程。
AI精准预测基因活动
在基因组学领域，AI同样展现出了强大的潜力。哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院团队开发了一种创新的人工智能模型——通用表达转换器（GET），该模型能够精确预测人类细胞内的基因活动，为理解细胞内部工作机制提供了全新视角。
GET模型的整体思路与ChatGPT等大型语言模型相仿：通过训练数据识别基础规则（如语言语法），然后将这些规则应用于新场景。经过数据训练后，GET模型变得足够精准，可以预测未曾见过的细胞类型中的基因表达模式，并且结果与实验数据高度一致。
此外，团队还使用GET模型揭示了患病细胞中隐藏的生物机制。在一个具体案例中，针对一种遗传性儿童白血病的研究显示，AI成功预测了某些突变会破坏决定白血病细胞命运的两种转录因子之间的互动，实验证实了AI的预测。这增强了人们对这种疾病驱动机制的理解。
从描述到预测：生物信息学的革命性转变
AI技术的引入，标志着生物信息学从一个主要依赖描述性分析的领域，转变为可以预测并调控细胞行为背后系统的科学。通过AI模型，科学家能够以前所未有的方式探索从癌症到遗传疾病等一系列健康问题，推动医学研究向前迈进一大步。
在每一种植物、动物和人类细胞内部都有数十亿计的分子机器。它们由蛋白质、DNA及其他分子组成，只有通过观察它们在这无数种组合中的相互作用，我们才能开始真正理解生命过程。AlphaFold3的出现，使科学家们得以观察复杂的细胞系统，包括结构、相互作用和修饰等。这一生命分子的新窗口揭示了它们是如何相互关联的，并有助于理解这些联系如何影响生物功能——例如药物的作用、激素的产生和DNA的修复等过程。
展望未来：AI与生物信息学的深度融合
随着技术的不断发展，AI将在生物信息学领域发挥更加重要的作用。DeepMind推出的AlphaFold Server平台，全世界的科学工作者都可以免费使用（非商业用途）这一全球范围内最精准的结构预测工具，只需点几下鼠标，就可以利用AlphaFold3预测蛋白质、DNA、RNA以及一系列配体、离子和化学修饰组成的结构模型。DeepMind表示，该平台为研究人员提供了一种便捷的方式来生成预测模型，无论他们是否拥有计算资源或人工智能方面的专业知识，从而帮助他们加快工作流程，促进科学创新。
AI与生物信息学的结合，正在为生命科学研究带来前所未有的机遇。从基础科学研究到临床应用，从疾病预防到个性化治疗，这一领域的突破将为人类健康和生活质量的提升做出重要贡献。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在生物信息学领域发挥更加重要的作用，推动生命科学研究的深入发展。