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参考消息网2月6日(ri)报道美国《大西洋月刊》网站近(jin)日(ri)刊登题为(wei)《虚(xu)拟细(xi)胞是科学的“圣杯”》的文章，内(nei)容编译如下：
研究人(ren)类细(xi)胞是一件痛苦的事情。人(ren)体(ti)内(nei)有数十万(wan)亿个(ge)细(xi)胞，形(xing)成一个(ge)庞大而复杂的网络，这个(ge)网络控制着(zhe)每一种疾病(bing)和(he)代谢过程。
加快细(xi)胞研究可以(yi)让人(ren)类收获良多——新的药物和(he)疫苗、癌症治疗方(fang)法，甚至只是更(geng)深入了解影响(xiang)我们生活的种种基本过程。这方(fang)面的研究已经开始进行了。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(ren)类细(xi)胞的能力，让研究人(ren)员(yuan)能够预(yu)测药物、突变、病(bing)毒或(huo)身体(ti)中任何其他(ta)变化的影响(xiang)，从而使有形(xing)的实验更(geng)有针对性，更(geng)有可能成功。美国卡(ka)内(nei)基梅(mei)隆大学计算机科学家(jia)、阿联酋穆罕默德(de)·本·扎耶德(de)人(ren)工智能大学校长邢波说，受ChatGPT等(deng)大型语(yu)言模型的启发，人(ren)们希(xi)望生成式人(ren)工智能(AI)能够“解码生物学语(yu)言，然(ran)后(hou)用生物学语(yu)言来表达”。
就像(xiang)聊天机器人(ren)可以(yi)从大量书面语(yu)言中解析风格、甚至含义，然(ran)后(hou)据此构建类似人(ren)类的散文一样(yang)，理论上也可以(yi)用海量生物数据来对人(ren)工智能进行训练，以(yi)提取有关细(xi)胞、甚至整个(ge)生物体(ti)的关键信息。这将使研究人(ren)员(yuan)可以(yi)创建体(ti)内(nei)众(zhong)多细(xi)胞的虚(xu)拟模型，并根据这些模型做些什么。美国斯坦福大学细(xi)胞生物学家(jia)埃玛·伦德(de)伯格说：“这是生物学的圣杯，人(ren)们梦寐以(yi)求(qiu)了很多很多年。”
这些宏大的说法——关于生成式人(ren)工智能这种模糊而有争议的技(ji)术——听起来可能与(yu)一众(zhong)科技(ji)公(gong)司高管的预(yu)言非(fei)常相似：开放人(ren)工智能研究中心(OpenAI)的萨姆·奥尔特曼、谷(gu)歌旗下“深层思维(wei)”公(gong)司的德(de)米(mi)斯·哈(ha)萨比斯和(he)Anthropic公(gong)司的达里奥·阿莫代伊都宣称(cheng)自己的人(ren)工智能产品(pin)将很快彻(che)底改变医学。
不过，如果生成式人(ren)工智能真的实现了这些愿景，那么结果可能看(kan)起来就像(xiang)是虚(xu)拟细(xi)胞这样(yang)的东西，而虚(xu)拟细(xi)胞是邢波、伦德(de)伯格和(he)其他(ta)人(ren)一直在为(wei)之(zhi)努力的。(上个(ge)月，他(ta)们在《细(xi)胞》双月刊上发表了一篇关于这个(ge)主(zhu)题的观点文章。邢波则将这个(ge)想(xiang)法更(geng)推进了一步，与(yu)他(ta)人(ren)合作撰写了几篇论文，探讨这种虚(xu)拟细(xi)胞能否组(zu)合成一个(ge)“人(ren)工智能驱动的数字生物体(ti)”——对一整个(ge)人(ren)的模拟。)即使在非(fei)常早期的阶段——这种方(fang)法如果被证明可行，可能需要10年或(huo)100年才能完全实现——这也证明了这项技(ji)术的终(zhong)极好处可能不是来自聊天机器人(ren)，而是来自一些更(geng)雄心勃勃的东西。
创建虚(xu)拟细(xi)胞的努力并非(fei)始于大语(yu)言模型的出现。最早的现代尝试(shi)可以(yi)追溯到20世纪90年代，当时是涉及编写方(fang)程式和(he)代码，以(yi)描述每个(ge)分子和(he)相互作用。这种方(fang)法取得了一些成功，第一个(ge)全细(xi)胞模型(是一种细(xi)菌的全细(xi)胞模型)最终(zhong)于2012年发布。但这种方(fang)法不适(shi)用于更(geng)复杂的人(ren)类细(xi)胞——伦德(de)伯格说，科学家(jia)们缺乏足够深入的理解来设(she)想(xiang)或(huo)写出所有必要的方(fang)程式。
问题不在于没有任何相关信息。在过去的20年里，新技(ji)术已经产生了大量与(yu)人(ren)类细(xi)胞相关的基因序列和(he)显微(wei)镜数据。问题是，这个(ge)语(yu)料库太庞大、太复杂，没有人(ren)能完全理解它(ta)。但生成式人(ren)工智能或(huo)许(xu)可以(yi)做到，它(ta)是在人(ren)类指令极少(shao)的情况下从海量数据中提取信息的。以(yi)色列魏茨曼科学研究所计算生物学家(jia)、邢波的合作者埃兰·塞加尔说，在人(ren)工智能应用于生物学方(fang)面，“我们正处于转折点。时机成熟了，我们具备了所有不同的组(zu)成部分：数据、计算机、模型”。
卡(ka)内(nei)基梅(mei)隆大学计算生物学家(jia)、赛诺菲集团研发和(he)计算科学主(zhu)管齐夫·巴(ba)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(ren)工智能热潮(chao)之(zhi)前，谷(gu)歌旗下“深层思维(wei)”公(gong)司发布了“阿尔法折叠”程序。这是一种人(ren)工智能算法，从功能上“解决”了分子生物学中一个(ge)长期存(cun)在的问题：如何从组(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(ge)蛋白质完成这项任务需要一个(ge)人(ren)进行多年的实验。但在2022年，也就是“阿尔法折叠”首次发布仅(jin)4年后(hou)，它(ta)就预(yu)测了2亿种蛋白质的结构，几乎涵盖了科学界已知的所有蛋白质。该程序已经在推动药物发现和(he)基础生物学研究，这使它(ta)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(ren)员(yuan)为(wei)生物学中的其他(ta)构成要素——如脱氧核糖(tang)核酸(DNA)和(he)核糖(tang)核酸(RNA)——设(she)计所谓的基础模型。受聊天机器人(ren)预(yu)测句子中下一个(ge)单词的启发，许(xu)多基础模型经过训练，可以(yi)预(yu)测一个(ge)生物序列中接下来会出现什么，例如一个(ge)蛋白质中的下一个(ge)氨基酸。不过，生成式人(ren)工智能的价值(zhi)不限(xian)于直接预(yu)测。聊天机器人(ren)在分析文本时，会根据单词之(zhi)间的关系构建语(yu)言的抽象数学结构。它(ta)们在这些结构中分配单词和(he)句子坐标(biao)，这就是“嵌入”。在一个(ge)著名的例子中，嵌入“女王”与(yu)嵌入“国王”之(zhi)间的距离同嵌入“女人(ren)”与(yu)嵌入“男人(ren)”之(zhi)间的距离相同，这表明该程序生成了一些关于性别(bie)角色和(he)王室的内(nei)在概念。数学、逻辑推理和(he)说服的基本能力(尽管有缺陷)似乎都来自这种对单词的预(yu)测。
许(xu)多人(ren)工智能研究人(ren)员(yuan)认为(wei)，这些嵌入所反映的基本理解是聊天机器人(ren)能够有效地预(yu)测句子中的单词的原因。同样(yang)的概念在生物基础模型中也可能是有用的。例如，为(wei)了准确预(yu)测一个(ge)核苷酸序列或(huo)一个(ge)氨基酸序列，算法可能需要生成关于这些核苷酸或(huo)氨基酸如何相互作用、甚至它(ta)们在一个(ge)细(xi)胞或(huo)生物体(ti)中如何发挥作用的内(nei)部的统计近(jin)似值(zhi)。
生物学语(yu)言要比任何人(ren)类的语(yu)言复杂得多。一个(ge)细(xi)胞的所有组(zu)成部分和(he)层面都是相互影响(xiang)的，科学家(jia)们希(xi)望将不同的基础模型组(zu)合起来，创造出比它(ta)们之(zhi)和(he)更(geng)大的东西——就像(xiang)把发动机、机身、起落(luo)架(jia)和(he)其他(ta)部件组(zu)合成一架(jia)飞机一样(yang)。陈-扎克伯格倡议公(gong)司科学主(zhu)管、虚(xu)拟细(xi)胞观点文章的第一作者斯蒂(di)芬·奎克说：“最终(zhong)，所有这些都将聚合在一起，形(xing)成一个(ge)大模型。”
换(huan)句话说，这个(ge)设(she)想(xiang)是，为(wei)DNA、RNA、基因表达、蛋白质相互作用、细(xi)胞组(zu)织等(deng)设(she)计的算法，如果以(yi)正确的方(fang)式组(zu)合在一起，可能构成一个(ge)虚(xu)拟细(xi)胞。奎克说：“我们现在还不太清楚如何实现这一目标(biao)，但我相信会实现的。”（编译/马丹）