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参考消息网2月6日报(bao)道(dao)美国《大(da)西洋月刊》网站近(jin)日刊登题为《虚拟细胞是科学的“圣杯(bei)”》的文章，内容编译如(ru)下：
研(yan)究人类细胞是一件痛苦的事(shi)情。人体内有数十万(wan)亿个细胞，形成一个庞大(da)而复杂的网络，这个网络控制着(zhe)每一种疾病和代谢过程。
加快细胞研(yan)究可以让人类收获(huo)良多——新的药(yao)物(wu)和疫(yi)苗(miao)、癌症治(zhi)疗方(fang)法(fa)，甚至只是更深入了(le)解影响我们生活的种种基本过程。这方(fang)面的研(yan)究已经开始进行了(le)。科学家(jia)们现在正在设(she)计计算机程序，这些程序可能解锁模拟人类细胞的能力，让研(yan)究人员能够预测药(yao)物(wu)、突变(bian)、病毒或身体中任何其他变(bian)化的影响，从而使有形的实验更有针(zhen)对(dui)性，更有可能成功。美国卡内基梅(mei)隆大(da)学计算机科学家(jia)、阿联酋穆罕默德·本·扎耶(ye)德人工智能大(da)学校长邢(xing)波说，受ChatGPT等大(da)型语言模型的启发(fa)，人们希望(wang)生成式人工智能(AI)能够“解码生物(wu)学语言，然后(hou)用生物(wu)学语言来表达”。
就像聊(liao)天机器(qi)人可以从大(da)量书(shu)面语言中解析风格、甚至含义，然后(hou)据此构建类似人类的散文一样，理论上也可以用海量生物(wu)数据来对(dui)人工智能进行训练，以提取有关细胞、甚至整个生物(wu)体的关键信息。这将使研(yan)究人员可以创建体内众多细胞的虚拟模型，并根(gen)据这些模型做些什么。美国斯坦福大(da)学细胞生物(wu)学家(jia)埃玛·伦德伯格说：“这是生物(wu)学的圣杯(bei)，人们梦寐(mei)以求了(le)很(hen)多很(hen)多年。”
这些宏大(da)的说法(fa)——关于生成式人工智能这种模糊而有争议的技术——听起(qi)来可能与一众科技公司高管的预言非常相似：开放人工智能研(yan)究中心(OpenAI)的萨姆·奥尔特曼、谷歌旗下“深层思维(wei)”公司的德米斯·哈萨比斯和Anthropic公司的达里(li)奥·阿莫代伊都宣称自己的人工智能产(chan)品将很(hen)快彻(che)底改变(bian)医学。
不过，如(ru)果生成式人工智能真的实现了(le)这些愿景，那么结果可能看起(qi)来就像是虚拟细胞这样的东西，而虚拟细胞是邢(xing)波、伦德伯格和其他人一直在为之努力的。(上个月，他们在《细胞》双月刊上发(fa)表了(le)一篇关于这个主题的观点文章。邢(xing)波则将这个想法(fa)更推(tui)进了(le)一步，与他人合作撰写了(le)几篇论文，探讨这种虚拟细胞能否组合成一个“人工智能驱(qu)动(dong)的数字生物(wu)体”——对(dui)一整个人的模拟。)即使在非常早(zao)期(qi)的阶段——这种方(fang)法(fa)如(ru)果被(bei)证明可行，可能需(xu)要10年或100年才能完(wan)全实现——这也证明了(le)这项技术的终(zhong)极好处可能不是来自聊(liao)天机器(qi)人，而是来自一些更雄心勃勃的东西。
创建虚拟细胞的努力并非始于大(da)语言模型的出现。最早(zao)的现代尝试可以追溯到(dao)20世(shi)纪90年代，当(dang)时是涉及编写方(fang)程式和代码，以描述每个分(fen)子和相互作用。这种方(fang)法(fa)取得了(le)一些成功，第一个全细胞模型(是一种细菌的全细胞模型)最终(zhong)于2012年发(fa)布。但这种方(fang)法(fa)不适用于更复杂的人类细胞——伦德伯格说，科学家(jia)们缺乏(fa)足够深入的理解来设(she)想或写出所有必要的方(fang)程式。
问(wen)题不在于没有任何相关信息。在过去的20年里(li)，新技术已经产(chan)生了(le)大(da)量与人类细胞相关的基因序列和显微镜数据。问(wen)题是，这个语料(liao)库太庞大(da)、太复杂，没有人能完(wan)全理解它。但生成式人工智能或许可以做到(dao)，它是在人类指令极少的情况下从海量数据中提取信息的。以色列魏(wei)茨曼科学研(yan)究所计算生物(wu)学家(jia)、邢(xing)波的合作者埃兰·塞加尔说，在人工智能应用于生物(wu)学方(fang)面，“我们正处于转折(she)点。时机成熟了(le)，我们具备了(le)所有不同(tong)的组成部分(fen)：数据、计算机、模型”。
卡内基梅(mei)隆大(da)学计算生物(wu)学家(jia)、赛诺菲(fei)集团研(yan)发(fa)和计算科学主管齐夫·巴尔-约瑟夫说：“该领域的重大(da)转折(she)点出现在2018年。”2018年——在生成式人工智能热潮(chao)之前，谷歌旗下“深层思维(wei)”公司发(fa)布了(le)“阿尔法(fa)折(she)叠”程序。这是一种人工智能算法(fa)，从功能上“解决”了(le)分(fen)子生物(wu)学中一个长期(qi)存在的问(wen)题：如(ru)何从组成蛋(dan)白质的氨(an)基酸(suan)序列中解析蛋(dan)白质的三维(wei)结构。过去，针(zhen)对(dui)单个蛋(dan)白质完(wan)成这项任务需(xu)要一个人进行多年的实验。但在2022年，也就是“阿尔法(fa)折(she)叠”首次发(fa)布仅4年后(hou)，它就预测了(le)2亿种蛋(dan)白质的结构，几乎涵盖了(le)科学界(jie)已知的所有蛋(dan)白质。该程序已经在推(tui)动(dong)药(yao)物(wu)发(fa)现和基础生物(wu)学研(yan)究，这使它的创建者在去年秋季(ji)赢得了(le)诺贝(bei)尔奖。
该程序的成功启发(fa)了(le)研(yan)究人员为生物(wu)学中的其他构成要素——如(ru)脱氧核糖核酸(suan)(DNA)和核糖核酸(suan)(RNA)——设(she)计所谓的基础模型。受聊(liao)天机器(qi)人预测句(ju)子中下一个单词(ci)的启发(fa)，许多基础模型经过训练，可以预测一个生物(wu)序列中接下来会出现什么，例如(ru)一个蛋(dan)白质中的下一个氨(an)基酸(suan)。不过，生成式人工智能的价值不限于直接预测。聊(liao)天机器(qi)人在分(fen)析文本时，会根(gen)据单词(ci)之间的关系构建语言的抽象(xiang)数学结构。它们在这些结构中分(fen)配单词(ci)和句(ju)子坐标，这就是“嵌入”。在一个著名的例子中，嵌入“女王”与嵌入“国王”之间的距离同(tong)嵌入“女人”与嵌入“男人”之间的距离相同(tong)，这表明该程序生成了(le)一些关于性别角色和王室的内在概念。数学、逻辑推(tui)理和说服的基本能力(尽管有缺陷)似乎都来自这种对(dui)单词(ci)的预测。
许多人工智能研(yan)究人员认(ren)为，这些嵌入所反映(ying)的基本理解是聊(liao)天机器(qi)人能够有效地(di)预测句(ju)子中的单词(ci)的原因。同(tong)样的概念在生物(wu)基础模型中也可能是有用的。例如(ru)，为了(le)准确预测一个核苷(gan)酸(suan)序列或一个氨(an)基酸(suan)序列，算法(fa)可能需(xu)要生成关于这些核苷(gan)酸(suan)或氨(an)基酸(suan)如(ru)何相互作用、甚至它们在一个细胞或生物(wu)体中如(ru)何发(fa)挥(hui)作用的内部的统计近(jin)似值。
生物(wu)学语言要比任何人类的语言复杂得多。一个细胞的所有组成部分(fen)和层面都是相互影响的，科学家(jia)们希望(wang)将不同(tong)的基础模型组合起(qi)来，创造出比它们之和更大(da)的东西——就像把发(fa)动(dong)机、机身、起(qi)落架和其他部件组合成一架飞(fei)机一样。陈-扎克伯格倡议公司科学主管、虚拟细胞观点文章的第一作者斯蒂芬·奎克说：“最终(zhong)，所有这些都将聚合在一起(qi)，形成一个大(da)模型。”
换句(ju)话说，这个设(she)想是，为DNA、RNA、基因表达、蛋(dan)白质相互作用、细胞组织等设(she)计的算法(fa)，如(ru)果以正确的方(fang)式组合在一起(qi)，可能构成一个虚拟细胞。奎克说：“我们现在还不太清楚如(ru)何实现这一目标，但我相信会实现的。”（编译/马丹(dan)）