第六届GBAT 2024 大湾区生命科学产业峰会，采用线上专题形式发布。2024年6月24日起，我们通过六合商业研选全网媒体矩阵，围绕生命科学主题，发布生命科学、合成生物、生物制造、生物医药、生物能源5期专题文章。
生命科学新时代曙光已现，未来将以指数级速度加速裂变，昔日种种科幻场景，将逐一走入现实，让我们一起跟随生命科学前沿突破与产业变革浪潮，演绎生命科学无限可能，共同开启充满无限想象的崭新纪元。
本期我们带来GBAT 2024大湾区生命科学产业峰会第一篇报告生命科学，生物学+工程学引领第三次生命科学革命，AI正在成为推动生命科学进步的关键工具，分享给大家，Enjoy！
正文：
全文4,295字
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第三次生命科学革命，将生物学与工程学深度融合，生物学从定性走向定量
现代生命科学发展，经历分子生物学、基因组学、合成生物学三次革命，使人类对生命奥秘的认识不断深入，对生命系统的研究手段不断增强，对生物技术的应用能力不断提高。
第一次分子生物学革命，建立现代生命科学分子基础；第二次基因组学革命，系统解析生命遗传图谱；第三次合成生物学革命，力图全新设计与创造生命。
可以预见，随着生物学与工程学、信息学、材料学等多学科交叉融合不断深入，生命科学将迎来更大突破与革新，成为支撑人类可持续发展关键科学。
第一次生命科学革命：1953年，沃森与克里克发现DNA双螺旋结构，开启分子生物学时代。DNA双螺旋结构，揭示遗传信息储存与传递方式，奠定现代生命科学的分子基础。
随后分子生物学研究，取得系列重大突破，包括发现DNA复制、转录、翻译机制，解析遗传密码，建立基因工程技术等，极大促进对生命奥秘的认知。
发现DNA双螺旋结构
第二次生命科学革命：始于20世纪90年代，以人类基因组计划为标志，开启基因组学时代。基于高通量DNA测序等技术，人们首次绘制人类与其他多种生物全基因组序列图谱，使生命科学研究进入组学时代。
基因组学、蛋白质组学、代谢组学等现代组学技术发展，为生命过程的系统性研究，提供前所未有的手段与数据基础，极大推动基因工程、蛋白工程等生物技术发展。
人类基因组计划
第三次生命科学革命：始于2000年，以合成生物学为代表，标志着生命科学正在从分析阶段走向综合阶段。合成生物学以工程学理念与方法，设计、改造生命系统，力图创造出全新生物功能与系统，使人们有能力在分子水平上，对生命体进行精准设计与改造，合成出天然界不存在的新型生命体，极大拓展生物技术应用潜力。
与之相关的基因编辑、基因线路、生物制造等前沿技术，也在快速发展，推动生命科学向工程化、产业化方向加速演进。
工程学是合成生物学的核心方法论，从根本上区别于传统生物学研究范式，开启人工设计、改造、合成生命系统的崭新路径。合成生物学从工程学中汲取灵感，提出模块化、标准化的生物元件构建理念，意味着生命系统不再被视为不可分割的整体，可被拆解为类似乐高的一个个功能独立、可自由组合的标准件，生命体也可用基因元件、代谢模块等标准生物元件重新设计、装配，创造生命不再是遥不可及的梦想，成为可用工程化流程实现的现实目标。
传统生物学研究，较多采用定性描述与假说推理，较多依赖实验积累经验；受益AI技术发展与成熟，生命科学工程化成为重要趋势，推动生物学从定性走向定量，从经验走向工程。AI、计算机辅助设计、自动化等新兴技术的引入，引领生物学走向工程化、智能化的崭新阶段，标志着生物学正在从传统试错式探索，向定向设计、数据驱动的智能优化、规模化的工程新阶段加速跃迁，赋予生物学前所未有的精准性与高效性。
生物系统具备可解读、可编程特性，AI可能是最适合描述生命科学的语言
生物可看作是高度复杂、高度数字化的系统，具备可解读、可编程特性。DNA可看作是生物的软件，蛋白质可看作是生物的硬件，生物的形态与功能，都是由DNA与蛋白质软硬件相互作用决定。
生物作为复杂的信息处理系统，AI可能是描述生物学最适合的语言。DeepMind创始人、CEO Demis Hassabis表示，在最基本层面上，可将生物视为信息处理系统，尽管是异常复杂与动态的系统。生物学可能太过复杂与混乱，不可能被封装成一套简单整齐的数学方程式。正如数学被证明是物理学的正确描述语言一样，生物学可能被证明是应用AI的完美领域。
DNA编码与计算机编码方式类似，DNA编码存在数字化的基础。DNA利用双螺旋结构与碱基互补配对性质，将四种碱基A、G、C、T，以不同组合方式编码生物体遗传信息。与此相比，现代计算机系统使用二进制代码0与1的不同排列组合，表示存储数据与指令。
氨基酸是蛋白质的基本组成单位，生物体由有限数量氨基酸进行编码，存在数字化的基础。自然界中，已知有500多种氨基酸，构成生物体蛋白质的氨基酸只有20多种，蛋白质是由各种氨基酸通过脱水缩合形成的肽链组成的生物大分子。人体内蛋白质种类、性质、功能各异，都是由20多种氨基酸，按不同比例组合而成，并在体内不断代谢与更新。
生物学对AI发展做出重要启发与贡献，生物学提供很多有价值思想与原则，为AI领域算法与技术发展提供指导与灵感。AI领域深度神经网络，是受到生物大脑神经元网络结构启发而发展起来；遗传算法，是受到生物进化论启发而发展的优化算法；生物学中的群体行为与集体智慧现象，如蚁群算法、鱼群算法等，启发AI领域开发出系列群体智能算法。AI领域目前最流行的深度学习方法，即受到生物学启发，神经网络模型设计灵感部分来自生物神经系统工作方式。
生物学领域拥有海量现实世界数据，成为发展应用AI的重要基础。相比现有大语言模型主要采用虚拟数字世界数据，生物学领域拥有海量真实物理世界数据，可供模型训练使用。生物学领域，广泛涵盖从分子、细胞、组织、器官、个体、群体、生态系统等不同层次信息，包括生物结构、功能、行为、进化、分布、分类等各个方面数据，能够支撑AI大模型训练与应用。
AI将助力构建生物学基础模型，揭示生物学奥秘，释放生物学潜力。AI被用于计算生物学领域，成为推动解决生物学各种问题的重要工具。在基因组学、蛋白质组学、系统生物学、生物医学、生物安全等领域，AI应用已取得许多重要成就。
AI在蛋白质结构预测领域，率先取得突破性成果
蛋白质是生物体基本组成部分，组成生命的语言，生命活动主要承担者，全球设计的几乎所有药物都作用于蛋白质。蛋白质是生物体内最重要的功能分子，直接或间接参与生物体所有生命过程，通过调节蛋白质活性或稳定性，可实现对生物体治疗或疾病预防。对蛋白质结构进行研究，有助了解蛋白质作用，理解蛋白质如何行使生物功能，认识蛋白质与非蛋白质间相互作用，对生物学、医学、药学等都非常重要。
传统蛋白质结构观测方法费时费力，须另辟蹊径。使用传统实验室方法对蛋白质结构进行解析，远远赶不上氨基酸序列的增加速度，造成大量待测样品在实验室中等待数月、乃至数年。国际权威数据库SWISS-PROT显示，目前累计蛋白序列信息已超过56万，用传统方法完成测序几乎是不可能完成的任务。
DeepMind在蛋白质3D结构预测领域取得突破性进展，性能堪比实验室方法精确度。2016年3月，DeepMind启动新项目AlphaFold。2018年12月，DeepMind在国际蛋白质结构预测竞赛CASP，发布AlphaFold算法，首次亮相便获得冠军，预测准确率比往年冠军队伍高近50%。
2020年，DeepMind在CASP发布AlphaFold 2，满分100情况下，取得总分92.4分的成绩，几乎获得与实验室方法精确度相当的蛋白质结构预测结果。
2024年，DeepMind发布AlphaFold 3，对蛋白质与其他分子相互作用，AlphaFold 3改进至少50%，对部分重要相互作用领域，AlphaFold 3预测精度提高1倍。
AlphaFold 3
生物物理学家、西湖大学校长施一公表示，这是AI对科学领域最大的一次贡献，也是人类在21世纪取得的最重要科学突破之一；人类蛋白质组里能被预测的以单个蛋白为单位的空间三维结构，已基本都被AlphaFold预测；总体而言，预测结果可信，比较准确，对结构生物学来说，这是颠覆性突破。
Meta推出蛋白质3D结构预测模型ESMFold，填补AlphaFold 2能力空白，拓宽蛋白质世界边界。2022年10月，Meta AI基于蛋白质大模型ESMFold，推出包含6亿多个蛋白质的宏基因组图谱，比任何现有蛋白质结构数据库都要大3倍，是第一个全面、大规模的涵盖宏基因组蛋白质的数据库。
AI从预测蛋白质结构，到创造蛋白质，推动生命科学跨越式发展。蛋白质结构预测，是从蛋白质序列，到蛋白质结构；蛋白质创造，与之相反，先有需要的蛋白质结构，推导出合适的蛋白质序列。
AI将能设计具有特定功能蛋白质序列，例如具有特定催化活性或结合特定分子的蛋白质，为合成生物学与生物医学领域研究提供全新可能性，有望创造出具有特定应用潜力的人工蛋白质。
AI创造蛋白质，将大幅拓宽蛋白质世界边界，展现进化外的更多可能。蛋白质AI初创公司Generate Biomedicines创始人莫莉·吉布森Molly Gibson表示，生命诞生以来，大自然所探索过的蛋白质序列空间占所有可能序列空间的比例，相当于地球所有海洋中的一滴水那么大。
人体中存在的蛋白质总集合，估计在8万~40万个类型；与此同时，理论上可能存在的蛋白质种类约10^1,300个，巨大的天文数字，比宇宙中原子数量还要多，不是每种可能的氨基酸组合，都能形成对生物有意义的蛋白质。
AI创造蛋白质具有多重的重要意义，涉及到生物医学、生物技术等领域。利用AI技术创造蛋白质，能系统全面探索蛋白质空间中广阔未知领域，生成自然界中并不存在，对人类有用的蛋白质，为医疗健康与商业应用等场景量身定制产品。
AI在基因与DNA领域，应用潜力大
AI在基因（具有遗传效应的DNA片段）与DNA领域拥有巨大应用潜力，为基因组学与生物医学研究提供全新可能性。随着高通量测序技术发展，大量基因组数据被产生出来，AI可帮助科学家们分析与理解海量基因组数据，挖掘基因与疾病、生理特征间的关联。AI技术可有效利用积累的大量DNA数据，解决DNA领域相关问题，包括基因测序、基因编辑、基因表达等，促进生命科学与生物医学进步与应用。
基因测序技术，经过多年发展，效率与成本持续优化。2004年，用第一代测序技术测一个基因组，需要1,000万美元，现在测序成本已降至100美元以内，只需1天时间，准确率近乎100%，基因数据量呈指数级增长。
新测序技术发展，为基因数据分析提出更大挑战，AI提供解决方案。新测序技术产生的数据量庞大，需要高效的数据处理与管理方法。AI可应用在数据预处理、去噪、对齐、整合等方面，以提高数据质量与可用性；同时，可利用自监督学习、深度神经网络、多模态学习等新型AI技术分析与处理数据。
谷歌DeepMind发布AlphaFold 3，可预测DNA、RNA、配体等生物分子结构与如何相互作用。2024年5月8日，谷歌DeepMind与Alphabet旗下英国AI新药研发子公司Isomorphic Labs联合团队，在《自然》杂志，联合发布全新AI蛋白质结构预测模型AlphaFold 3。
AlphaFold 3，拥有更强生成式AI模型能力，核心是引入扩散模型Diffusion Model，采用Transformer+Diffusion，效果全面提升。对蛋白质与其他分子相互作用，与现有预测方法相比，AlphaFold 3改进至少50%；对部分重要相互作用领域，AlphaFold 3预测精度提高1倍，可准确预测蛋白质、DNA、RNA、配体（与受体蛋白结合的任何分子）等结构与如何相互作用，有望帮助人们治疗癌症、免疫性疾病等。
DeepMind联合创始人、CEO Demis Hassabis表示，相比此前研究，AlphaFold 3不仅能模拟蛋白质与其他分子相互作用，还能准确预测DNA、RNA、配体等生物分子结构与如何相互作用，能改变对生物世界与药物发现的理解，这非常重要；截止目前，AlphaFold数据库用户已达180万人次，覆盖超190个国家，已查看结构超600万次，论文与数据引用次数超过2万次。
DeepMind高级研究科学家John Jumper表示，理解生物结构与如何相互作用是非常困难的问题，此前实验室单个项目研究需要花费数十万美元、更多科学家，也很难通过实验模拟解决，AI能解决此类问题，这是令人难以置信的进步，将开启许多新科学发现。
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