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当前，人工智能正以前所(suo)未有的速度，全面渗透到(dao)科学研究的各个领域。当人工智能深度融(rong)入科学研究，会带来怎样的变革？又会开启哪些新的探索空间？
AI × 疾(ji)病早筛技术
几滴血就可(ke)预测上百种病
仅(jin)仅(jin)通过几滴血，就能提(ti)前预知数百种疾(ji)病的潜在风险？
2024年，复旦大(da)学科研团(tuan)队凭借“人类健(jian)康与疾(ji)病蛋白(bai)质组图(tu)谱”的突破(po)性研究成果——在人工智能算(suan)法的助力下，医生只(zhi)需通过简单的血浆(jiang)蛋白(bai)组检测，就能提(ti)前诊断和(he)预测疾(ji)病。
据了(le)解，这项研究最初只(zhi)是针对阿尔茨海默病及其他类型痴呆。此前科研团(tuan)队利用大(da)数据和(he)人工智能算(suan)法，对近1500种血浆(jiang)蛋白(bai)质进行筛选分析(xi)，发现了(le)11种可(ke)预测未来痴呆风险的血浆(jiang)蛋白(bai)质。
复旦大(da)学科研院副(fu)院长、复旦大(da)学附属华山医院神经(jing)内科副(fu)主任郁金泰表示，通过验血发现蛋白(bai)质的变化(hua)，用AI算(suan)出来疾(ji)病苗头，最早能提(ti)前15年发现阿尔茨海默病等疾(ji)病的迹象。
如果能把蛋白(bai)质图(tu)谱绘制(zhi)得更(geng)加全面，是不是能分析(xi)出更(geng)多疾(ji)病和(he)蛋白(bai)质之间的关系呢(ne)？
带着这个想法，科研团(tuan)队又对5万(wan)多人的血液样本和(he)跨越14年随访的医疗健(jian)康数据进行了(le)分析(xi)，成功绘制(zhi)出全球首(shou)张“人类健(jian)康与疾(ji)病蛋白(bai)质组图(tu)谱”，同时还开发出一套人工智能算(suan)法模型。
专家介(jie)绍，这项技术最大(da)的特点就是"早发现、少花钱"，医生通过检测人体血液中近3000种蛋白(bai)质的变化(hua)，再结(jie)合(he)人工智能技术，就可(ke)以提(ti)前十余年预测心脏(zang)病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾(ji)病的患病风险。
郁金泰表示，团(tuan)队正在研发快速检测试剂盒，未来常规体检只(zhi)需加做几十元的蛋白(bai)质检测，就能筛查重大(da)疾(ji)病风险。就像现在测血糖血压一样方便，特别(bie)适合(he)需要定期体检的中老年人。
AI × 药(yao)物研发
效(xiao)率和(he)质量全方位提(ti)升
在浙江(jiang)杭州的良(liang)渚实验室，研究员沈宁和(he)他的团(tuan)队利用AI算(suan)法，设计开发出一种用于治疗儿童早衰症的新药(yao)物，在实验中取得非常好的疗效(xiao)。目前，团(tuan)队正在积极寻求合(he)作，努力推进临床转化(hua)。
浙江(jiang)大(da)学良(liang)渚实验室研究员沈宁表示，AI算(suan)法让药(yao)物设计变得快速高效(xiao)。如果用传统的大(da)规模筛选，大(da)概要15～20年的研发周期，而且有非常大(da)的失败概率。有了(le)AI算(suan)法的加持，药(yao)物研发周期可(ke)以缩短到(dao)3～5年。
早在2021年，良(liang)渚实验室就组建了(le)一支由临床医学、生物学、数学、计算(suan)机、统计学等多学科交(jiao)叉的团(tuan)队，他们(men)陆续开发七、八种深度学习(xi)的算(suan)法，致力于遗传病、罕见(jian)病的精准诊疗。
沈宁希望针对不同的疾(ji)病，甚(shen)至不同的患者，进行数据分析(xi)，借助AI的工具，为每个病人提(ti)供更(geng)加个性化(hua)的治疗方案。
当前，中国科研界正以“奔跑者”的姿态拥抱(bao)人工智能技术，推动科学研究从传统经(jing)验驱动向数据驱动跨越式转型。从实验室到(dao)产业一线，从基(ji)础理(li)论到(dao)应用场景，AI正成为科学家手中的“加速器”，助力多领域科研突破(po)。
总台央视记者/张岗 姚文(wen)利 朱平 王殿甲 朱志远 高珧 何(he)丽丽 林侃
来源：央视新闻