谷歌基因解码模型准确率已达90%！未来十年，AI将治愈所有疾病？

\u003cdiv class=\"rich_media_content\"\u003e\u003cp\u003e\u003c!--IMG_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e1月29日，谷歌旗下人工智能公司DeepMind研究成果再登《自然》杂志封面。人工智能模型已经能够解码人类基因。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e据了解，DeepMind推出的基因解码工具\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_0--\u003eAlphaGenome\u003c!--VERTICAL_CARD_END_0--\u003e，可破解98%的基因“暗物质”，并且准确率高达90%。\u003c/p\u003e\u003cp class=\"image-blot\"\u003e\u003c!--IMG_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e人类基因约有30亿个碱基，但其中只有不到2%的基因序列用于编码蛋白质，其余98%被称为非编码区。然而，正是这2%的基因序列对调控基因的活性至关重要，并包含了大量与疾病相关的变异位点。\u003c!--MID_AD_0--\u003e\u003c!--EOP_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_0--\u003e\u003cp\u003e据介绍，AlphaGenome能够同时对11种不同的基因调控过程进行综合预测，准确捕捉基因深处的复杂互动，并深入分析复杂的\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_1--\u003e基因剪接机制\u003c!--VERTICAL_CARD_END_1--\u003e，识别细胞如何从单个基因生成多种蛋白质，以及这一过程何时会出错导致疾病。\u003c!--MID_AD_1--\u003e\u003c!--EOP_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_1--\u003e\u003cp\u003e这拓展了AI在基因领域的研究。据统计，AlphaGenome目前每天处理超过100万次API调用，用户已经超过3000人，遍布160个国家/地区。研究人员已开始利用这一工具攻克生物学领域一些最棘手的难题。\u003c!--MID_AD_2--\u003e\u003c!--EOP_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_2--\u003e\u003cp\u003e在今年年初举行的摩根大通医疗健康峰会上，行业高管提出，人工智能尚未完成药物开发中最具挑战性的问题，即发现导致重大医学进步的新分子。AlphaGenome的问世有望帮助科学家们完成“最后一块拼图”。\u003c!--MID_AD_3--\u003e\u003c!--EOP_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_3--\u003e\u003cp\u003eDeepMind创始人CEO戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）预言：“未来十年，AI将能够治愈所有疾病。”\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2024年，哈萨比斯与DeepMind公司科学家约翰·强普（John Jumper）因AlphFold蛋白折叠AI模型预测蛋白质复杂结构的研究成果获得\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_0--\u003e诺贝尔化学奖\u003c!--SECURE_LINK_END_0--\u003e。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e这些发现具有巨大的应用潜力。该模型的最新版本\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_2--\u003eAlphaFold 3\u003c!--VERTICAL_CARD_END_2--\u003e也曾登上《自然》杂志，它精准预测了98.5%人类蛋白质结构，包括DNA、RNA、配体等的结构和相互作用。\u003c!--AI_AD_1000--\u003e\u003c!--AI_AD_2000--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eAI解码人类基因也意味着未来药物研发的效率将极大地提升。在上周召开的达沃斯论坛上，哈萨比斯表示，将对AI设计药物进行临床试验。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e对于AlphaGenome的最新研究成果，英矽智能CEO 、人工智能技术专家Aleksandrs Zavoronkovs对第一财经记者表示：“这无疑是一项令人振奋的工作，有助于揭示生物学领域的更多的秘密。”但他同时指出，恐怕还很难看到这项AI基础研究对药物研发产生立竿见影的影响。\u003c!--MID_AD_4--\u003e\u003c!--EOP_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_4--\u003e\u003cp\u003e制药巨头已经开始布局未来。包括礼来、阿斯利康、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_1--\u003e诺华\u003c!--SECURE_LINK_END_1--\u003e、辉瑞、安进、GSK等公司都已经在AI药物发现方面进行大量投入，以提升新药研发的成功率。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e咨询公司麦肯锡去年预测，未来五年，\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_3--\u003e自主型人工智能\u003c!--VERTICAL_CARD_END_3--\u003e可在无须人类干预的情况下，有望将临床开发效率提升约35%至45%。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e机构TD Cowen分析师表示，人工智能技术的应用在制药行业已经相当普遍，但可能还需要等待一到三年的时间，投资者才能看到人工智能在加速药物研发方面的回报。\u003c/p\u003e\u003csection\u003e(本文来自第一财经)\u003c/section\u003e\u003cstyle\u003e.rich_media_content{--news-tabel-th-night-color: #444444;--news-font-day-color: #333;--news-font-night-color: #d9d9d9;--news-bottom-distance: 22px}.rich_media_content 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