AI大模型助力深度研究效率：从药物研发到材料科学的革新
AI大模型助力深度研究效率：从药物研发到材料科学的革新
中国科学院人才交流开发中心主办的“人工智能大模型赋能科学研究效能提升与创新实战高级研修班”正在火热进行。该课程旨在通过系统化的培训，帮助教师掌握最先进的人工智能技术及其应用场景，特别是在科研和教学中的应用。通过案例分析和实战演练，学员能够将所学知识应用于日常工作中，推动教育体系向更加智能化、个性化的方向发展。此外，AI大模型在数据处理、科研绘图、编程及数据分析等方面的应用，显著提升了科研工作的效率和质量。快来加入这场科技革命，让AI为你的深度研究插上科技翅膀！
AI大模型在科学研究中的具体应用
药物研发：精确设计药物分子
牛津大学与瑞士联邦理工学院（EPFL）、剑桥大学、康奈尔大学的研究团队合作，开发了一种名为 DiffSBDD 的人工智能系统，用于精确设计和优化药物分子的三维结构。
DiffSBDD 的核心创新在于将 SE(3)- 等变扩散模型引入结构导向的药物设计中。该方法将药物设计视为一个三维条件生成问题，通过引入 SE(3)- 等变性来处理分子系统中的自然对称性，包括旋转和平移。这一方法使得 AI 系统能够像经验丰富的分子建筑师一样，精确设计和优化药物分子的三维结构。
在实际应用中，DiffSBDD 展现了多功能分子设计能力。例如，在激酶抑制剂优化的案例中，模型通过多轮优化，显著提升了分子对目标激酶的结合得分，同时降低了对非目标激酶的结合倾向。此外，DiffSBDD 还能同时调控多个药物属性，包括类药性、合成可行性和结合亲和力等关键物理化学性质。
这一研究成果表明，人工智能在药物研发中具有巨大的潜力。通过利用大语言模型（LLM）和扩散模型等先进技术，研究人员能够更准确地预测小分子与蛋白质靶标的结合亲和力，从而加速药物候选物的筛选过程。这不仅提高了新药发现的效率和精准度，也为个性化医疗和精准医学的发展提供了新的工具和方法。
材料科学：自主发现新材料
麻省理工学院（MIT）开发了一种名为LLMatDesign的框架，利用大型语言模型（LLM）来实现自主材料发现。
该框架能够分析大量材料数据，精准预测新材料的特性，从而彻底改变材料设计，加速先进材料的开发。
LLMatDesign通过LLM代理来理解人类指令，对材料进行修改，并使用提供的工具评估结果。通过对先前决策的自我反思，LLMatDesign能够在零样本条件下快速适应新任务和环境。在多项材料设计任务中的系统评估显示，LLMatDesign在小数据环境下有效地开发了具有用户定义目标特性的新材料。这一框架展示了在计算环境中以及未来自驱动实验室中，LLM引导的自主材料发现的巨大潜力。
此外，LLMatDesign的代码已在GitHub上开源，研究人员和开发者可以访问并使用这一框架进行材料设计和预测。
这一研究成果标志着人工智能在材料科学领域应用的又一重要进展，有望加速新材料的发现和应用，推动科技和工业的发展。
基因组学：预测病毒变异
由来自阿贡国家实验室、英伟达、芝加哥大学等机构的二十多位研究人员合作训练了一个大语言模型 (LLM) 来学习基因序列，从而追踪 SARS-CoV-2（新冠病毒）的基因突变并预测值得关注的变异株。这项工作获得了被誉为高性能计算领域诺贝尔奖的戈登贝尔特别奖。与之前大多数应用于生物学的 LLM 训练在小分子或蛋白质数据集上不同，该项目是首批在原始核苷酸序列（DNA 和 RNA 的最小单位）上训练的模型之一。该方法能够更好地理解基因组的演变，并有望应用于任何具有足够基因组数据的疾病预测。
研究团队将基因序列的四字母语言（DNA 中的 A、T、G、C 或 RNA 中的 A、U、G、C）与人类语言类比，解决了 LLM 在生物学领域应用的复杂性。由于基因组的庞大（人类基因组超过 30 亿个核苷酸，冠状病毒约 30,000 个核苷酸）以及核苷酸序列之间可能存在的远距离相互作用，难以将其分解成有意义的单元。英伟达的合作者设计了一种分层扩散方法，使 LLM 能够将大约 1,500 个核苷酸的长字符串视为“句子”进行处理，从而解决了长序列生成和变异分布学习的难题。
生物信息学：预测蛋白质相互作用
国内外有多个研究团队致力于利用图神经网络（GNN）分析蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，以预测蛋白质功能和药物靶标。其中一些具有代表性的团队及其研究成果：
西湖大学李子青教授团队：该团队开发了PiFold蛋白质设计方法，采用多层图神经网络生成蛋白质序列。此外，他们还研究了KW-Design方法，通过融合预训练模型的信息提升蛋白质序列设计性能。
中国科学院上海药物研究所郑明月课题组：该团队利用等变图神经网络整合蛋白质-配体相互作用的物理先验知识，构建了通用蛋白质-配体相互作用评分方法EquiScore，在新靶标的药物虚拟筛选中表现出良好的泛化性能。
江南大学研究团队：该团队提出了一种集成深度学习和图学习的多视图集成学习网络（MINDG），结合图学习和深度学习提取药物和蛋白质的特征，用于预测药物-靶标相互作用。
上海科技大学免疫化学研究所白芳课题组：该团队发布了蛋白质-蛋白质相互作用挖掘的新计算方法PPI-Miner，发现了PPI界面上存在一些高度保守的结构片段，有助于理解蛋白质相互作用的机制。
结构生物学：预测生物分子结构
2024年5月8日，谷歌DeepMind团队在《Nature》上发表了AlphaFold 3的研究成果，再次引爆了生物学界。 这项研究标志着蛋白质结构预测领域取得了重大突破，AlphaFold 3能够以惊人的准确度预测所有生物分子的结构，包括蛋白质、核酸、糖类等，甚至还能预测这些分子之间的相互作用。AlphaFold 3能够帮助科学家识别药物靶点、优化
AI大模型对科研效率的实际提升
一项针对226名医学相关研究者的调查显示，87.6%的研究者知道大模型，其中33.3%对大模型有一定程度的了解，30.8%有较深程度的了解。值得注意的是，相比不知道大模型的受访者，知道大模型的人发表的论文数更多。
在使用场景方面，研究者主要将大模型用于以下方面：
- 纠正语法和格式错误（64.9%）
- 写作（45.9%）
- 修订和编辑（45.9%）
从整体影响来看，52%的受访者认为大模型将产生重大影响。具体到各个研究阶段：
- 66.3%认为将在语法错误和格式方面产生重大影响
- 57.2%认为将在修订和编辑方面产生重大影响
- 57.2%认为将在写作方面产生重大影响
未来展望与挑战
尽管AI大模型在科研中展现出巨大潜力，但也面临一些挑战：
- 道德担忧：包括潜在的歧视、隐私泄露和剽窃问题
- 技术理解不足：14%的受访者表示对大模型存在不确定感或缺乏经验
- 监管需求：78.3%的受访者认为需要制定相应规定
然而，大多数受访者（50.8%）仍认为AI大模型将带来积极影响，并且58.1%的受访者支持在监管条件下使用AI工具。
结语
AI大模型正在以前所未有的速度改变科学研究的面貌。从药物研发到材料科学，从基因组学到结构生物学，AI大模型的应用正在不断拓展和深化。虽然在使用过程中还面临一些挑战，但其带来的效率提升和创新机遇不容忽视。随着技术的不断发展和完善，AI大模型必将在未来的科学研究中发挥更加重要的作用。