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参考消息网2月6日报道美国《大西洋月刊(kan)》网站近日刊(kan)登题为《虚拟细胞是科学(xue)的“圣(sheng)杯”》的文(wen)章，内容编译如下(xia)：
研究人类细胞是一件痛苦的事情。人体内有数十万亿个细胞，形成一个庞大而复杂的网络，这个网络控制着每一种疾病和代谢过程。
加快细胞研究可以让人类收(shou)获良多——新的药物和疫苗、癌症治疗方法，甚至只(zhi)是更深入了解影响我们生活的种种基本过程。这方面的研究已经开始(shi)进行了。科学(xue)家们现在正在设计计算机(ji)程序，这些程序可能解锁模拟人类细胞的能力(li)，让研究人员能够预测(ce)药物、突变、病毒或身体中任何其他变化的影响，从而使有形的实验更有针对性，更有可能成功。美国卡内基梅(mei)隆大学(xue)计算机(ji)科学(xue)家、阿联酋穆罕默(mo)德·本·扎耶德人工智能大学(xue)校长邢波(bo)说，受ChatGPT等大型(xing)语言模型(xing)的启发，人们希望生成式人工智能(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(ji)器人可以从大量书面语言中解析风格(ge)、甚至含义，然后据此构(gou)建(jian)类似人类的散文(wen)一样，理论上也可以用海量生物数据来对人工智能进行训练，以提(ti)取有关细胞、甚至整个生物体的关键信息。这将使研究人员可以创建(jian)体内众多细胞的虚拟模型(xing)，并根(gen)据这些模型(xing)做(zuo)些什么。美国斯坦福大学(xue)细胞生物学(xue)家埃玛(ma)·伦德伯格(ge)说：“这是生物学(xue)的圣(sheng)杯，人们梦寐以求了很多很多年(nian)。”
这些宏大的说法——关于生成式人工智能这种模糊而有争议的技术——听起来可能与一众科技公司高管的预言非常相似：开放人工智能研究中心(xin)(OpenAI)的萨姆·奥尔特曼、谷歌旗下(xia)“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(yi)都宣称自己的人工智能产品将很快彻底改变医学(xue)。
不(bu)过，如果生成式人工智能真的实现了这些愿景，那么结果可能看起来就像是虚拟细胞这样的东西，而虚拟细胞是邢波(bo)、伦德伯格(ge)和其他人一直在为之努力(li)的。(上个月，他们在《细胞》双(shuang)月刊(kan)上发表了一篇关于这个主题的观点文(wen)章。邢波(bo)则将这个想法更推(tui)进了一步，与他人合作撰写了几篇论文(wen)，探讨这种虚拟细胞能否组合成一个“人工智能驱动(dong)的数字生物体”——对一整个人的模拟。)即使在非常早期的阶段——这种方法如果被证(zheng)明可行，可能需要10年(nian)或100年(nian)才能完全实现——这也证(zheng)明了这项技术的终极好处可能不(bu)是来自聊天机(ji)器人，而是来自一些更雄心(xin)勃勃的东西。
创建(jian)虚拟细胞的努力(li)并非始(shi)于大语言模型(xing)的出现。最早的现代尝试可以追溯到20世纪90年(nian)代，当时(shi)是涉及(ji)编写方程式和代码，以描述(shu)每个分子和相互作用。这种方法取得了一些成功，第一个全细胞模型(xing)(是一种细菌的全细胞模型(xing))最终于2012年(nian)发布。但这种方法不(bu)适用于更复杂的人类细胞——伦德伯格(ge)说，科学(xue)家们缺乏足够深入的理解来设想或写出所有必要的方程式。
问题不(bu)在于没有任何相关信息。在过去的20年(nian)里，新技术已经产生了大量与人类细胞相关的基因序列和显微镜(jing)数据。问题是，这个语料库太庞大、太复杂，没有人能完全理解它。但生成式人工智能或许可以做(zuo)到，它是在人类指(zhi)令极少的情况下(xia)从海量数据中提(ti)取信息的。以色列魏茨曼科学(xue)研究所计算生物学(xue)家、邢波(bo)的合作者埃兰·塞加尔说，在人工智能应用于生物学(xue)方面，“我们正处于转折点。时(shi)机(ji)成熟了，我们具备了所有不(bu)同的组成部分：数据、计算机(ji)、模型(xing)”。
卡内基梅(mei)隆大学(xue)计算生物学(xue)家、赛(sai)诺菲集团研发和计算科学(xue)主管齐夫·巴尔-约瑟夫说：“该领域的重大转折点出现在2018年(nian)。”2018年(nian)——在生成式人工智能热潮之前，谷歌旗下(xia)“深层思维”公司发布了“阿尔法折叠”程序。这是一种人工智能算法，从功能上“解决”了分子生物学(xue)中一个长期存在的问题：如何从组成蛋白质(zhi)的氨基酸序列中解析蛋白质(zhi)的三维结构(gou)。过去，针对单个蛋白质(zhi)完成这项任务需要一个人进行多年(nian)的实验。但在2022年(nian)，也就是“阿尔法折叠”首次发布仅4年(nian)后，它就预测(ce)了2亿种蛋白质(zhi)的结构(gou)，几乎涵盖了科学(xue)界已知的所有蛋白质(zhi)。该程序已经在推(tui)动(dong)药物发现和基础生物学(xue)研究，这使它的创建(jian)者在去年(nian)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(xue)中的其他构(gou)成要素——如脱氧核糖核酸(DNA)和核糖核酸(RNA)——设计所谓的基础模型(xing)。受聊天机(ji)器人预测(ce)句子中下(xia)一个单词的启发，许多基础模型(xing)经过训练，可以预测(ce)一个生物序列中接下(xia)来会出现什么，例如一个蛋白质(zhi)中的下(xia)一个氨基酸。不(bu)过，生成式人工智能的价(jia)值不(bu)限于直接预测(ce)。聊天机(ji)器人在分析文(wen)本时(shi)，会根(gen)据单词之间的关系构(gou)建(jian)语言的抽象数学(xue)结构(gou)。它们在这些结构(gou)中分配单词和句子坐标，这就是“嵌入”。在一个著名的例子中，嵌入“女王(wang)”与嵌入“国王(wang)”之间的距离同嵌入“女人”与嵌入“男人”之间的距离相同，这表明该程序生成了一些关于性别(bie)角色和王(wang)室的内在概(gai)念。数学(xue)、逻辑推(tui)理和说服的基本能力(li)(尽管有缺陷)似乎都来自这种对单词的预测(ce)。
许多人工智能研究人员认为，这些嵌入所反映(ying)的基本理解是聊天机(ji)器人能够有效(xiao)地预测(ce)句子中的单词的原因。同样的概(gai)念在生物基础模型(xing)中也可能是有用的。例如，为了准确(que)预测(ce)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些核苷酸或氨基酸如何相互作用、甚至它们在一个细胞或生物体中如何发挥作用的内部的统计近似值。
生物学(xue)语言要比任何人类的语言复杂得多。一个细胞的所有组成部分和层面都是相互影响的，科学(xue)家们希望将不(bu)同的基础模型(xing)组合起来，创造出比它们之和更大的东西——就像把发动(dong)机(ji)、机(ji)身、起落架和其他部件组合成一架飞机(ji)一样。陈-扎克伯格(ge)倡议公司科学(xue)主管、虚拟细胞观点文(wen)章的第一作者斯蒂芬·奎(kui)克说：“最终，所有这些都将聚合在一起，形成一个大模型(xing)。”
换句话(hua)说，这个设想是，为DNA、RNA、基因表达、蛋白质(zhi)相互作用、细胞组织等设计的算法，如果以正确(que)的方式组合在一起，可能构(gou)成一个虚拟细胞。奎(kui)克说：“我们现在还不(bu)太清楚如何实现这一目标，但我相信会实现的。”（编译/马丹）