“快速发展的人工智能技术正为科学尤其是基础研究发展赋能，将不同领域链接起来造就更多值得人类探索的新领域。”2013年诺贝尔化学奖获得者迈克尔·莱维特今天（11月15日）成为首届浦江科学大师讲坛的主讲人。

今天，莱维特与复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏、复旦人工智能创新与产业研究院院长漆远在作主旨报告前，接受了记者的专访。从不同的学科视角，他们阐述了基础学科在技术赋能之下的最新进展。在他们看来，以计算生物学为代表，一批前沿学科“由冷转热”的背后，离不开人工智能（AI）数据和算法的突飞猛进，越来越多的创新也将由此产生。

AI正成为科学家最新的“望远镜”和“雷达”

“我们正身处很有趣的时间点，见证AI开启大量的基础科学研究新领域。更有趣的是，未来，AI能否发现科学定理呢？谁都无法预测。”曾在学界和业界都有任职经历的漆远如今是复旦大学教授，他对基础研究成果与应用之间的转化一向非常关注。

在漆远看来，对于攀登基础和原创性高峰的科学家来说，AI正成为他们最新的“望远镜”和“雷达”。以数学为例，这个基础中的基础学科，正在AI的助力下证明或提出新的数学定理，或者验证数学猜想。

因为AI，“无用”的基础科学研究和“有用”的应用科学研究之间，链接正越来越紧密。漆远仍以举例说明：2021年，利物浦大学使用AI发现了可传导锂的新固态材料，将之应用于固态电池开发，为电动汽车提供更长的续航能力。

过去，很多基础研究未必能很快找到具体的应用场景，而AI正在加速原创成果从实验室到产业的过程。正如马剑鹏所言，对目标基因蛋白的发掘始于对重大疾病的临床观察，而不是科技文献或教科书。如今，他和团队以颠覆性的大分子药物设计，打通新药创新的全链条一体化研发，最新成果包括以中西医结合的方式治疗“渐冻症”。

主动拥抱学科交叉，青年科学家做了更多高被引工作

“基础学科非常重要，在美国，医学院和科研机构的基础科学家，比其他科学家获得了更多的诺贝尔医学和生物学奖。”莱维特说，未来，随着AI进一步赋能基础学科，也将让年轻人有做出更多创新性成果的机会。

他举了个例子。AI技术的发展使得学科之间的交叉更多，而年轻人更善于、更乐意拥抱这种交叉。事实也证明如此。有统计数据显示，在全球科学界，目前青年科学家做了更多高被引的研究工作，即年轻人的成果被引用的次数更多，而年长的科学家积累的工作更多。

莱维特说，“今天，原创性的科研‘种子’更多的会来自年轻人，应该更大力度地支持和提拔年轻人，让他们在大量的基础研究中获得更多资金支持。”

莱维特目前所在的复旦大学复杂体系多尺度研究院中就集聚了来自世界各地、各个学科的年轻人。

不过，他也提出，AI与生物、物理、化学等领域的结合已然带来了巨大变革，但要注意的是：并非在所有层面，AI都可以和人做的一样好。提升AI的发展，仍然需要更深入的基础研究加以推进，“也希望更多年轻人在这个领域有更多作为。”

计算生物学已成推动医药行业发展的制高点之一

从更精准、更快速的新药研发，到破解人体衰老的机理，甚至揭示人类的生命奥秘，“当下的计算生物学已经从一个冷门学科跃升为引领分子生物学研究的龙头学科。”马剑鹏告诉记者，计算生物学已成推动医药行业颠覆性创新发展的制高点之一。

所谓计算生物学，就是用计算方法来解决生物学问题，通过将定量分析的方法引入生物学研究领域，提升研究效率。比如，通过计算生物学可以预测海量蛋白质结构与动态变化，支持创新药研发；分析海量生物数据，帮助科学家找到疾病与衰老背后的科学机理。

另一方面，一个备受学界关注的动向是，谷歌旗下的人工智能算法“阿尔法折叠”正对结构生物学领域发起一场革命。在学习实验测定大量蛋白质结构后，“阿尔法折叠”具备了根据氨基酸序列准确预测结构的能力，不但预测了98.5%的人类蛋白结构，还实现了接近实验精度的精准预测，这一成果被《科学》杂志评为2020年十大科学突破之一。

2021年，马剑鹏团队就发表了基于主链的蛋白质侧链预测算法（OPUS-Rota4 算法)，其精度超越了谷歌团队的“阿尔法折叠”。“AI给计算生物学带来广阔的前景，将使更多人从中受益，比如，今后你服用的某一款新药，也许背后就有计算生物学的贡献。”马剑鹏说。

作者：姜澎 储舒婷

编辑：储舒婷

图片来源：复旦大学供图