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参考消息(xi)网2月6日报(bao)道美国《大西洋月刊》网站近日刊登题(ti)为《虚拟细(xi)胞是科学的“圣杯”》的文(wen)章(zhang)，内容编译如(ru)下：
研究人类细(xi)胞是一件痛苦的事情。人体内有数十万亿(yi)个细(xi)胞，形成一个庞大而复杂的网络，这(zhe)个网络控制着每(mei)一种(zhong)疾病和代谢过程。
加快(kuai)细(xi)胞研究可以(yi)让人类收获良多——新的药(yao)物和疫苗、癌症治疗方法，甚至只是更深入了解影响我们生活的种(zhong)种(zhong)基本过程。这(zhe)方面的研究已经开始进行了。科学家们现在正在设计计算机程序，这(zhe)些程序可能解锁模拟人类细(xi)胞的能力，让研究人员能够(gou)预测药(yao)物、突变、病毒或身体中任何其他(ta)变化的影响，从而使(shi)有形的实验更有针对性，更有可能成功。美国卡内基梅隆大学计算机科学家、阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智(zhi)能大学校长邢波说，受ChatGPT等大型语言模型的启发，人们希望生成式人工智(zhi)能(AI)能够(gou)“解码生物学语言，然(ran)后(hou)用生物学语言来表达”。
就像聊(liao)天机器人可以(yi)从大量书面语言中解析风格、甚至含义，然(ran)后(hou)据此构建类似(si)人类的散文(wen)一样，理论上也可以(yi)用海量生物数据来对人工智(zhi)能进行训(xun)练，以(yi)提取(qu)有关细(xi)胞、甚至整个生物体的关键(jian)信息(xi)。这(zhe)将使(shi)研究人员可以(yi)创建体内众多细(xi)胞的虚拟模型，并(bing)根据这(zhe)些模型做(zuo)些什么。美国斯坦福大学细(xi)胞生物学家埃玛·伦德伯格说：“这(zhe)是生物学的圣杯，人们梦(meng)寐以(yi)求了很多很多年。”
这(zhe)些宏大的说法——关于生成式人工智(zhi)能这(zhe)种(zhong)模糊而有争(zheng)议的技(ji)术(shu)——听起来可能与一众科技(ji)公司高管的预言非常相(xiang)似(si)：开放人工智(zhi)能研究中心(OpenAI)的萨(sa)姆·奥尔特曼、谷歌旗下“深层思维(wei)”公司的德米(mi)斯·哈萨(sa)比斯和Anthropic公司的达里奥·阿莫代伊都宣称自己的人工智(zhi)能产品将很快(kuai)彻(che)底改(gai)变医学。
不过，如(ru)果生成式人工智(zhi)能真的实现了这(zhe)些愿景，那么结果可能看起来就像是虚拟细(xi)胞这(zhe)样的东西，而虚拟细(xi)胞是邢波、伦德伯格和其他(ta)人一直在为之努力的。(上个月，他(ta)们在《细(xi)胞》双月刊上发表了一篇关于这(zhe)个主题(ti)的观点文(wen)章(zhang)。邢波则将这(zhe)个想法更推(tui)进了一步，与他(ta)人合作(zuo)撰写了几篇论文(wen)，探讨这(zhe)种(zhong)虚拟细(xi)胞能否(fou)组(zu)合成一个“人工智(zhi)能驱动的数字(zi)生物体”——对一整个人的模拟。)即使(shi)在非常早期的阶段——这(zhe)种(zhong)方法如(ru)果被(bei)证明(ming)可行，可能需要10年或100年才能完全实现——这(zhe)也证明(ming)了这(zhe)项技(ji)术(shu)的终极好处可能不是来自聊(liao)天机器人，而是来自一些更雄心勃(bo)勃(bo)的东西。
创建虚拟细(xi)胞的努力并(bing)非始于大语言模型的出现。最(zui)早的现代尝试可以(yi)追溯到20世纪90年代，当(dang)时(shi)是涉及编写方程式和代码，以(yi)描(miao)述每(mei)个分子(zi)和相(xiang)互作(zuo)用。这(zhe)种(zhong)方法取(qu)得了一些成功，第一个全细(xi)胞模型(是一种(zhong)细(xi)菌(jun)的全细(xi)胞模型)最(zui)终于2012年发布。但这(zhe)种(zhong)方法不适用于更复杂的人类细(xi)胞——伦德伯格说，科学家们缺乏足够(gou)深入的理解来设想或写出所(suo)有必要的方程式。
问题(ti)不在于没有任何相(xiang)关信息(xi)。在过去的20年里，新技(ji)术(shu)已经产生了大量与人类细(xi)胞相(xiang)关的基因序列和显微镜数据。问题(ti)是，这(zhe)个语料库太庞大、太复杂，没有人能完全理解它。但生成式人工智(zhi)能或许可以(yi)做(zuo)到，它是在人类指令极少的情况下从海量数据中提取(qu)信息(xi)的。以(yi)色列魏(wei)茨(ci)曼科学研究所(suo)计算生物学家、邢波的合作(zuo)者埃兰·塞加尔说，在人工智(zhi)能应用于生物学方面，“我们正处于转折点。时(shi)机成熟了，我们具备(bei)了所(suo)有不同的组(zu)成部(bu)分：数据、计算机、模型”。
卡内基梅隆大学计算生物学家、赛诺菲(fei)集团研发和计算科学主管齐(qi)夫·巴尔-约瑟夫说：“该领域的重大转折点出现在2018年。”2018年——在生成式人工智(zhi)能热潮之前，谷歌旗下“深层思维(wei)”公司发布了“阿尔法折叠”程序。这(zhe)是一种(zhong)人工智(zhi)能算法，从功能上“解决”了分子(zi)生物学中一个长期存在的问题(ti)：如(ru)何从组(zu)成蛋白质的氨基酸序列中解析蛋白质的三维(wei)结构。过去，针对单个蛋白质完成这(zhe)项任务需要一个人进行多年的实验。但在2022年，也就是“阿尔法折叠”首(shou)次发布仅4年后(hou)，它就预测了2亿(yi)种(zhong)蛋白质的结构，几乎涵(han)盖(gai)了科学界已知的所(suo)有蛋白质。该程序已经在推(tui)动药(yao)物发现和基础生物学研究，这(zhe)使(shi)它的创建者在去年秋季赢得了诺贝尔奖。
该程序的成功启发了研究人员为生物学中的其他(ta)构成要素(su)——如(ru)脱氧核糖核酸(DNA)和核糖核酸(RNA)——设计所(suo)谓的基础模型。受聊(liao)天机器人预测句子(zi)中下一个单词的启发，许多基础模型经过训(xun)练，可以(yi)预测一个生物序列中接下来会出现什么，例如(ru)一个蛋白质中的下一个氨基酸。不过，生成式人工智(zhi)能的价值(zhi)不限(xian)于直接预测。聊(liao)天机器人在分析文(wen)本时(shi)，会根据单词之间的关系(xi)构建语言的抽象数学结构。它们在这(zhe)些结构中分配单词和句子(zi)坐标，这(zhe)就是“嵌入”。在一个著名的例子(zi)中，嵌入“女王”与嵌入“国王”之间的距离同嵌入“女人”与嵌入“男人”之间的距离相(xiang)同，这(zhe)表明(ming)该程序生成了一些关于性别(bie)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(si)乎都来自这(zhe)种(zhong)对单词的预测。
许多人工智(zhi)能研究人员认为，这(zhe)些嵌入所(suo)反映的基本理解是聊(liao)天机器人能够(gou)有效地预测句子(zi)中的单词的原因。同样的概念在生物基础模型中也可能是有用的。例如(ru)，为了准确(que)预测一个核苷酸序列或一个氨基酸序列，算法可能需要生成关于这(zhe)些核苷酸或氨基酸如(ru)何相(xiang)互作(zuo)用、甚至它们在一个细(xi)胞或生物体中如(ru)何发挥作(zuo)用的内部(bu)的统计近似(si)值(zhi)。
生物学语言要比任何人类的语言复杂得多。一个细(xi)胞的所(suo)有组(zu)成部(bu)分和层面都是相(xiang)互影响的，科学家们希望将不同的基础模型组(zu)合起来，创造出比它们之和更大的东西——就像把发动机、机身、起落架和其他(ta)部(bu)件组(zu)合成一架飞机一样。陈(chen)-扎克伯格倡(chang)议公司科学主管、虚拟细(xi)胞观点文(wen)章(zhang)的第一作(zuo)者斯蒂芬·奎克说：“最(zui)终，所(suo)有这(zhe)些都将聚合在一起，形成一个大模型。”
换句话(hua)说，这(zhe)个设想是，为DNA、RNA、基因表达、蛋白质相(xiang)互作(zuo)用、细(xi)胞组(zu)织等设计的算法，如(ru)果以(yi)正确(que)的方式组(zu)合在一起，可能构成一个虚拟细(xi)胞。奎克说：“我们现在还不太清楚如(ru)何实现这(zhe)一目标，但我相(xiang)信会实现的。”（编译/马丹(dan)）