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参考消息网2月(yue)6日报(bao)道美国《大西(xi)洋月(yue)刊》网站(zhan)近日刊登题(ti)为(wei)《虚拟细胞是科学的“圣杯”》的文章，内(nei)容编译如下：
研(yan)究人类细胞是一件痛苦的事情。人体内(nei)有数十万亿(yi)个细胞，形成(cheng)一个庞大而(er)复(fu)杂的网络，这个网络控制着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)物和疫苗、癌症治疗方法，甚(shen)至只是更深入了解影响我们生活的种种基本过程。这方面的研(yan)究已经开始进行了。科学家(jia)们现在(zai)正(zheng)在(zai)设计(ji)计(ji)算机(ji)程序，这些程序可能解锁模拟人类细胞的能力(li)，让研(yan)究人员能够预测药(yao)物、突变、病毒或身体中任何其他变化的影响，从而(er)使有形的实验更有针对性，更有可能成(cheng)功。美国卡内(nei)基梅隆大学计(ji)算机(ji)科学家(jia)、阿联酋(qiu)穆罕(han)默德·本·扎耶德人工智能大学校长邢波说(shuo)，受ChatGPT等大型语言模型的启发，人们希(xi)望生成(cheng)式人工智能(AI)能够“解码生物学语言，然后用生物学语言来表达”。
就(jiu)像聊天机(ji)器人可以从大量书(shu)面语言中解析风格、甚(shen)至含义(yi)，然后据此构建类似(si)人类的散文一样，理论上也(ye)可以用海量生物数据来对人工智能进行训练，以提取有关(guan)细胞、甚(shen)至整个生物体的关(guan)键信息。这将使研(yan)究人员可以创建体内(nei)众多细胞的虚拟模型，并(bing)根据这些模型做些什么。美国斯坦(tan)福大学细胞生物学家(jia)埃玛·伦德伯格说(shuo)：“这是生物学的圣杯，人们梦寐以求了很多很多年(nian)。”
这些宏大的说(shuo)法——关(guan)于生成(cheng)式人工智能这种模糊(hu)而(er)有争议的技术——听起来可能与一众科技公司高(gao)管的预言非常相似(si)：开放人工智能研(yan)究中心(OpenAI)的萨姆·奥尔特(te)曼、谷(gu)歌旗下“深层思维”公司的德米斯·哈萨比斯和Anthropic公司的达里奥·阿莫代伊都宣称自己(ji)的人工智能产品(pin)将很快彻底改变医学。
不过，如果(guo)生成(cheng)式人工智能真的实现了这些愿(yuan)景，那么结果(guo)可能看起来就(jiu)像是虚拟细胞这样的东西(xi)，而(er)虚拟细胞是邢波、伦德伯格和其他人一直在(zai)为(wei)之努力(li)的。(上个月(yue)，他们在(zai)《细胞》双(shuang)月(yue)刊上发表了一篇关(guan)于这个主题(ti)的观点文章。邢波则将这个想法更推进了一步，与他人合作撰写了几篇论文，探讨这种虚拟细胞能否组合成(cheng)一个“人工智能驱动的数字生物体”——对一整个人的模拟。)即使在(zai)非常早期的阶段——这种方法如果(guo)被证明可行，可能需要10年(nian)或100年(nian)才能完全实现——这也(ye)证明了这项(xiang)技术的终极好(hao)处可能不是来自聊天机(ji)器人，而(er)是来自一些更雄心勃勃的东西(xi)。
创建虚拟细胞的努力(li)并(bing)非始于大语言模型的出(chu)现。最(zui)早的现代尝试可以追溯(su)到(dao)20世纪90年(nian)代，当时是涉及编写方程式和代码，以描(miao)述每个分子(zi)和相互作用。这种方法取得了一些成(cheng)功，第一个全细胞模型(是一种细菌的全细胞模型)最(zui)终于2012年(nian)发布。但这种方法不适用于更复(fu)杂的人类细胞——伦德伯格说(shuo)，科学家(jia)们缺乏足够深入的理解来设想或写出(chu)所有必要的方程式。
问(wen)题(ti)不在(zai)于没有任何相关(guan)信息。在(zai)过去(qu)的20年(nian)里，新技术已经产生了大量与人类细胞相关(guan)的基因序列和显微镜数据。问(wen)题(ti)是，这个语料库太庞大、太复(fu)杂，没有人能完全理解它。但生成(cheng)式人工智能或许可以做到(dao)，它是在(zai)人类指令(ling)极少的情况(kuang)下从海量数据中提取信息的。以色列魏茨曼科学研(yan)究所计(ji)算生物学家(jia)、邢波的合作者埃兰(lan)·塞加尔说(shuo)，在(zai)人工智能应用于生物学方面，“我们正(zheng)处于转折(she)点。时机(ji)成(cheng)熟了，我们具备了所有不同(tong)的组成(cheng)部分：数据、计(ji)算机(ji)、模型”。
卡内(nei)基梅隆大学计(ji)算生物学家(jia)、赛(sai)诺菲集(ji)团研(yan)发和计(ji)算科学主管齐夫·巴尔-约瑟夫说(shuo)：“该领域的重大转折(she)点出(chu)现在(zai)2018年(nian)。”2018年(nian)——在(zai)生成(cheng)式人工智能热潮(chao)之前，谷(gu)歌旗下“深层思维”公司发布了“阿尔法折(she)叠”程序。这是一种人工智能算法，从功能上“解决”了分子(zi)生物学中一个长期存在(zai)的问(wen)题(ti)：如何从组成(cheng)蛋白(bai)质(zhi)的氨基酸序列中解析蛋白(bai)质(zhi)的三维结构。过去(qu)，针对单个蛋白(bai)质(zhi)完成(cheng)这项(xiang)任务(wu)需要一个人进行多年(nian)的实验。但在(zai)2022年(nian)，也(ye)就(jiu)是“阿尔法折(she)叠”首次发布仅4年(nian)后，它就(jiu)预测了2亿(yi)种蛋白(bai)质(zhi)的结构，几乎涵盖了科学界已知(zhi)的所有蛋白(bai)质(zhi)。该程序已经在(zai)推动药(yao)物发现和基础生物学研(yan)究，这使它的创建者在(zai)去(qu)年(nian)秋季赢得了诺贝尔奖。
该程序的成(cheng)功启发了研(yan)究人员为(wei)生物学中的其他构成(cheng)要素——如脱氧(yang)核糖核酸(DNA)和核糖核酸(RNA)——设计(ji)所谓的基础模型。受聊天机(ji)器人预测句子(zi)中下一个单词的启发，许多基础模型经过训练，可以预测一个生物序列中接下来会出(chu)现什么，例如一个蛋白(bai)质(zhi)中的下一个氨基酸。不过，生成(cheng)式人工智能的价值不限于直接预测。聊天机(ji)器人在(zai)分析文本时，会根据单词之间的关(guan)系构建语言的抽象数学结构。它们在(zai)这些结构中分配单词和句子(zi)坐标，这就(jiu)是“嵌入”。在(zai)一个著(zhu)名的例子(zi)中，嵌入“女(nu)王”与嵌入“国王”之间的距离同(tong)嵌入“女(nu)人”与嵌入“男人”之间的距离相同(tong)，这表明该程序生成(cheng)了一些关(guan)于性别角(jiao)色和王室的内(nei)在(zai)概念(nian)。数学、逻辑推理和说(shuo)服的基本能力(li)(尽管有缺陷)似(si)乎都来自这种对单词的预测。
许多人工智能研(yan)究人员认为(wei)，这些嵌入所反映的基本理解是聊天机(ji)器人能够有效地预测句子(zi)中的单词的原因。同(tong)样的概念(nian)在(zai)生物基础模型中也(ye)可能是有用的。例如，为(wei)了准确预测一个核苷酸序列或一个氨基酸序列，算法可能需要生成(cheng)关(guan)于这些核苷酸或氨基酸如何相互作用、甚(shen)至它们在(zai)一个细胞或生物体中如何发挥作用的内(nei)部的统计(ji)近似(si)值。
生物学语言要比任何人类的语言复(fu)杂得多。一个细胞的所有组成(cheng)部分和层面都是相互影响的，科学家(jia)们希(xi)望将不同(tong)的基础模型组合起来，创造出(chu)比它们之和更大的东西(xi)——就(jiu)像把发动机(ji)、机(ji)身、起落架和其他部件组合成(cheng)一架飞机(ji)一样。陈-扎克(ke)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(ke)说(shuo)：“最(zui)终，所有这些都将聚合在(zai)一起，形成(cheng)一个大模型。”
换句话说(shuo)，这个设想是，为(wei)DNA、RNA、基因表达、蛋白(bai)质(zhi)相互作用、细胞组织等设计(ji)的算法，如果(guo)以正(zheng)确的方式组合在(zai)一起，可能构成(cheng)一个虚拟细胞。奎克(ke)说(shuo)：“我们现在(zai)还不太清楚如何实现这一目(mu)标，但我相信会实现的。”（编译/马丹）