当前人工智能正以前所未有的速度全面渗透到科学研究的各个领域当人工智能深度融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？从前无法解决的医学难题会因为AI的到来迎刃而解吗？

2024年2月21日，浙江湖州，医生在湖州市中心医院放射科，在AI“助手”的辅助下对影像报告进行诊断确认。图源：视觉中国

　　AI×疾病早筛技术

　　通过几滴血

　　就可预知上百种病的潜在风险

　　仅仅通过几滴血，就能提前预知数百种疾病的潜在风险？

　　2024年，复旦大学科研团队凭借“人类健康与疾病蛋白质组图谱”的突破性研究成果，让这一梦想成为现实——在人工智能算法的助力下，医生只需通过简单的血浆蛋白组检测，就能提前诊断和预测疾病。

　　据了解，这项研究最初只是针对阿尔茨海默病及其他类型痴呆。此前科研团队利用大数据和人工智能算法，对近1500种血浆蛋白质进行筛选分析，发现了11种可预测未来痴呆风险的血浆蛋白质。

　　复旦大学科研院副院长、复旦大学附属华山医院神经内科副主任郁金泰表示，通过验血发现蛋白质的变化，用AI算出来疾病苗头，最早能提前15年发现阿尔茨海默病等疾病的迹象。

　　那么，如果能把蛋白质图谱绘制得更加全面，是不是能分析出更多疾病和蛋白质之间的关系呢？

　　带着这个想法，科研团队又对5万多人的血液样本和跨越14年随访的医疗健康数据进行了分析，成功绘制出全球首张“人类健康与疾病蛋白质组图谱”，同时还开发出一套人工智能算法模型。

　　专家介绍，这项技术最大的特点就是“早发现、少花钱”，医生通过检测人体血液中近3000种蛋白质的变化，再结合人工智能技术，就可以提前十余年预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病的患病风险。

　　郁金泰表示，团队正在研发快速检测试剂盒，未来常规体检只需加做几十元的蛋白质检测，就能筛查重大疾病风险。就像现在测血糖血压一样方便，特别适合需要定期体检的中老年人。

　　AI×药物研发

　　效率和质量全方位提升

　　在浙江杭州的良渚实验室，研究员沈宁和他的团队利用AI算法，设计开发出一种用于治疗儿童早衰症的新药物，在实验中取得非常好的疗效。目前，团队正在积极寻求合作，努力推进临床转化。

　　浙江大学良渚实验室研究员沈宁表示，AI算法让药物设计变得快速高效。如果用传统的大规模筛选，大概要15～20年的研发周期，而且有非常大的失败概率。有了AI算法的加持，药物研发周期可以缩短到3～5年。

　　早在2021年，良渚实验室就组建了一支由临床医学、生物学、数学、计算机、统计学等多学科交叉的团队，他们陆续开发七、八种深度学习的算法，致力于遗传病、罕见病的精准诊疗。

　　沈宁希望针对不同的疾病，甚至不同的患者，进行数据分析，借助AI的工具，为每个病人提供更加个性化的治疗方案。

　　当前，中国科研界正以“奔跑者”的姿态拥抱人工智能技术，推动科学研究从传统经验驱动向数据驱动跨越式转型。从实验室到产业一线，从基础理论到应用场景，AI正成为科学家手中的“加速器”，助力多领域科研突破。

　　（央视网）