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参考消息网(wang)2月6日报(bao)道美国《大西洋月刊》网(wang)站近日刊登(deng)题为(wei)《虚拟细胞是科学(xue)的(de)“圣杯”》的(de)文章，内容编译如下：
研究人(ren)类(lei)细胞是一件痛苦的(de)事情(qing)。人(ren)体内有数十万亿个细胞，形(xing)成一个庞大而复杂(za)的(de)网(wang)络，这个网(wang)络控制着(zhe)每一种(zhong)疾(ji)病和(he)代谢过程。
加快细胞研究可以让人(ren)类(lei)收(shou)获良多——新的(de)药物和(he)疫苗、癌症治疗方法，甚至只是更深入(ru)了解影响我们生活的(de)种(zhong)种(zhong)基本过程。这方面的(de)研究已(yi)经(jing)开始进行了。科学(xue)家们现在正(zheng)在设计计算机程序(xu)，这些程序(xu)可能解锁模拟人(ren)类(lei)细胞的(de)能力，让研究人(ren)员能够预测药物、突变、病毒或身(shen)体中任何其他变化的(de)影响，从而使有形(xing)的(de)实验更有针对性(xing)，更有可能成功。美国卡内基梅(mei)隆大学(xue)计算机科学(xue)家、阿联酋穆罕默德·本·扎(zha)耶(ye)德人(ren)工智能大学(xue)校长(chang)邢波说，受ChatGPT等大型(xing)语言模型(xing)的(de)启发，人(ren)们希望生成式人(ren)工智能(AI)能够“解码生物学(xue)语言，然后用生物学(xue)语言来表达”。
就像聊天机器人(ren)可以从大量书面语言中解析(xi)风格、甚至含义，然后据此构建类(lei)似人(ren)类(lei)的(de)散文一样，理论(lun)上也可以用海量生物数据来对人(ren)工智能进行训练，以提取有关细胞、甚至整个生物体的(de)关键信息。这将使研究人(ren)员可以创建体内众多细胞的(de)虚拟模型(xing)，并根据这些模型(xing)做些什么。美国斯坦福大学(xue)细胞生物学(xue)家埃玛·伦(lun)德伯格说：“这是生物学(xue)的(de)圣杯，人(ren)们梦寐以求了很多很多年。”
这些宏大的(de)说法——关于生成式人(ren)工智能这种(zhong)模糊而有争议的(de)技术——听起来可能与一众科技公(gong)司高管的(de)预言非常相似：开放人(ren)工智能研究中心(xin)(OpenAI)的(de)萨姆·奥尔(er)特曼、谷(gu)歌旗下“深层思(si)维”公(gong)司的(de)德米斯·哈萨比斯和(he)Anthropic公(gong)司的(de)达里奥·阿莫代伊都(dou)宣称自(zi)己的(de)人(ren)工智能产品将很快彻底改变医学(xue)。
不过，如果生成式人(ren)工智能真的(de)实现了这些愿景，那么结果可能看起来就像是虚拟细胞这样的(de)东西，而虚拟细胞是邢波、伦(lun)德伯格和(he)其他人(ren)一直在为(wei)之努力的(de)。(上个月，他们在《细胞》双月刊上发表了一篇关于这个主(zhu)题的(de)观点文章。邢波则将这个想法更推(tui)进了一步，与他人(ren)合作撰写(xie)了几篇论(lun)文，探讨(tao)这种(zhong)虚拟细胞能否组合成一个“人(ren)工智能驱动的(de)数字生物体”——对一整个人(ren)的(de)模拟。)即(ji)使在非常早期的(de)阶段——这种(zhong)方法如果被证明可行，可能需(xu)要10年或100年才能完全实现——这也证明了这项技术的(de)终极好处可能不是来自(zi)聊天机器人(ren)，而是来自(zi)一些更雄心(xin)勃勃的(de)东西。
创建虚拟细胞的(de)努力并非始于大语言模型(xing)的(de)出现。最早的(de)现代尝试可以追溯到20世纪90年代，当时是涉及编写(xie)方程式和(he)代码，以描述每个分子和(he)相互作用。这种(zhong)方法取得了一些成功，第一个全细胞模型(xing)(是一种(zhong)细菌的(de)全细胞模型(xing))最终于2012年发布。但这种(zhong)方法不适(shi)用于更复杂(za)的(de)人(ren)类(lei)细胞——伦(lun)德伯格说，科学(xue)家们缺乏足(zu)够深入(ru)的(de)理解来设想或写(xie)出所有必(bi)要的(de)方程式。
问题不在于没有任何相关信息。在过去的(de)20年里，新技术已(yi)经(jing)产生了大量与人(ren)类(lei)细胞相关的(de)基因序(xu)列和(he)显微镜数据。问题是，这个语料库太庞大、太复杂(za)，没有人(ren)能完全理解它(ta)。但生成式人(ren)工智能或许可以做到，它(ta)是在人(ren)类(lei)指(zhi)令(ling)极少(shao)的(de)情(qing)况下从海量数据中提取信息的(de)。以色(se)列魏茨曼科学(xue)研究所计算生物学(xue)家、邢波的(de)合作者埃兰·塞加尔(er)说，在人(ren)工智能应用于生物学(xue)方面，“我们正(zheng)处于转折点。时机成熟了，我们具备了所有不同(tong)的(de)组成部分：数据、计算机、模型(xing)”。
卡内基梅(mei)隆大学(xue)计算生物学(xue)家、赛诺菲集团研发和(he)计算科学(xue)主(zhu)管齐夫·巴(ba)尔(er)-约瑟夫说：“该领域的(de)重大转折点出现在2018年。”2018年——在生成式人(ren)工智能热潮之前，谷(gu)歌旗下“深层思(si)维”公(gong)司发布了“阿尔(er)法折叠(die)”程序(xu)。这是一种(zhong)人(ren)工智能算法，从功能上“解决”了分子生物学(xue)中一个长(chang)期存在的(de)问题：如何从组成蛋白(bai)质的(de)氨基酸(suan)序(xu)列中解析(xi)蛋白(bai)质的(de)三维结构。过去，针对单个蛋白(bai)质完成这项任务(wu)需(xu)要一个人(ren)进行多年的(de)实验。但在2022年，也就是“阿尔(er)法折叠(die)”首次发布仅4年后，它(ta)就预测了2亿种(zhong)蛋白(bai)质的(de)结构，几乎涵盖了科学(xue)界已(yi)知的(de)所有蛋白(bai)质。该程序(xu)已(yi)经(jing)在推(tui)动药物发现和(he)基础生物学(xue)研究，这使它(ta)的(de)创建者在去年秋季赢得了诺贝(bei)尔(er)奖。
该程序(xu)的(de)成功启发了研究人(ren)员为(wei)生物学(xue)中的(de)其他构成要素——如脱氧核糖核酸(suan)(DNA)和(he)核糖核酸(suan)(RNA)——设计所谓的(de)基础模型(xing)。受聊天机器人(ren)预测句子中下一个单词的(de)启发，许多基础模型(xing)经(jing)过训练，可以预测一个生物序(xu)列中接下来会出现什么，例(li)如一个蛋白(bai)质中的(de)下一个氨基酸(suan)。不过，生成式人(ren)工智能的(de)价(jia)值不限于直接预测。聊天机器人(ren)在分析(xi)文本时，会根据单词之间的(de)关系构建语言的(de)抽象数学(xue)结构。它(ta)们在这些结构中分配单词和(he)句子坐(zuo)标，这就是“嵌入(ru)”。在一个著(zhu)名的(de)例(li)子中，嵌入(ru)“女王”与嵌入(ru)“国王”之间的(de)距离同(tong)嵌入(ru)“女人(ren)”与嵌入(ru)“男人(ren)”之间的(de)距离相同(tong)，这表明该程序(xu)生成了一些关于性(xing)别(bie)角色(se)和(he)王室的(de)内在概(gai)念。数学(xue)、逻辑推(tui)理和(he)说服的(de)基本能力(尽管有缺陷)似乎都(dou)来自(zi)这种(zhong)对单词的(de)预测。
许多人(ren)工智能研究人(ren)员认为(wei)，这些嵌入(ru)所反映的(de)基本理解是聊天机器人(ren)能够有效地预测句子中的(de)单词的(de)原因。同(tong)样的(de)概(gai)念在生物基础模型(xing)中也可能是有用的(de)。例(li)如，为(wei)了准确预测一个核苷酸(suan)序(xu)列或一个氨基酸(suan)序(xu)列，算法可能需(xu)要生成关于这些核苷酸(suan)或氨基酸(suan)如何相互作用、甚至它(ta)们在一个细胞或生物体中如何发挥作用的(de)内部的(de)统计近似值。
生物学(xue)语言要比任何人(ren)类(lei)的(de)语言复杂(za)得多。一个细胞的(de)所有组成部分和(he)层面都(dou)是相互影响的(de)，科学(xue)家们希望将不同(tong)的(de)基础模型(xing)组合起来，创造出比它(ta)们之和(he)更大的(de)东西——就像把发动机、机身(shen)、起落架和(he)其他部件组合成一架飞机一样。陈-扎(zha)克伯格倡议公(gong)司科学(xue)主(zhu)管、虚拟细胞观点文章的(de)第一作者斯蒂芬·奎克说：“最终，所有这些都(dou)将聚合在一起，形(xing)成一个大模型(xing)。”
换句话说，这个设想是，为(wei)DNA、RNA、基因表达、蛋白(bai)质相互作用、细胞组织等设计的(de)算法，如果以正(zheng)确的(de)方式组合在一起，可能构成一个虚拟细胞。奎克说：“我们现在还(hai)不太清楚如何实现这一目标，但我相信会实现的(de)。”（编译/马丹）