“Lab Assistant”：AI 以快速、精确的方式增强科学研究

快速阅读: 据《人民日报》称，实验室助手：AI助力科研提速与精准。中国科学家利用AI在疾病早期检测、药物研发、气候变化研究等方面取得突破，推动科研发展。例如，AI算法可提前15年检测阿尔茨海默病，缩短药物研发周期至3-5年，并提升气候变化预测准确性20%。

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**实验室助手：AI助力科研提速与精准**
（新华社）

新华社北京4月5日电——随着科学家们努力开发人工智能产品和解决方案，以提升各行各业及日常生活的效率，这项蓬勃发展的技术正逐渐成为“实验室助手”，反过来推动科学的发展。在中国，人工智能已越来越多地融入生命科学、药物研发和环境研究等多个领域，展现出巨大的潜力，能够显著提高效率、转变研究方法并加速突破。

**提供早期疾病检测**
专注于阿尔茨海默病的研究团队利用大数据和人工智能算法，从1500种血浆蛋白中筛选出11种能够预测痴呆风险的蛋白。“仅通过血液测试就能发现这些蛋白表现出一致的变化。借助基于人工智能的疾病标志物计算，我们能够在诊断前至少15年检测出阿尔茨海默病，”首席研究员余金泰表示。

余金泰进一步解释：“这些变化并非由基因突变引起，而是由于蛋白质表达存在差异，这就好比毛毛虫变成蝴蝶的过程。”这项研究于2024年底被《自然》杂志刊登后，迅速引起了全球医学界的广泛关注。但研究团队并未止步于此，他们继续利用人工智能工具探索疾病与蛋白质之间的更多潜在关联。

通过对超过50,000个血样和健康数据进行长达14年的随访研究分析，该团队成功绘制出世界上首张健康与疾病状态下血浆蛋白图谱，这项成果可帮助提前十年预测糖尿病和心脏病的风险。目前，研究团队正在开发一种低成本检测套件，其价格低于100元人民币（约14美元），旨在使蛋白质检测像血糖检测一样普及。

**缩短药物研发周期**
在杭州良渚实验室，一支研究团队发明了一种人工智能算法，用于减少治疗早老性痴呆症（一种罕见的儿科疾病）药物开发的过程。传统的大型小分子药物开发筛选方法通常需要15到20年时间，且失败率较高。然而，据实验室研究员沈宁等人介绍，人工智能算法可将周期缩短至约3到5年，大幅加快了占研究时间90%的临床前试验。

浙江大学领导的实验室于2021年成立了多学科专家研究团队，成员来自临床医学、生物科学、数学、计算和统计等领域。他们已经开发出几种专为遗传病和罕见病精准诊断设计的先进人工智能算法。中国国家卫生健康委员会与其他部门联合发布了卫生领域84个人工智能应用场景的指南，其中包括药物研发。多年来，制药行业长期面临“双十”难题——通常需要10年时间和10亿美元才能开发出一种新药。许多人认为人工智能将是克服这一长期困境的最有希望的解决方案。“人工智能贯穿整个药物研发链条，”中国科学院院士陈凯先说道。尽管目前没有人工智能辅助的药物开发进入市场，但多个候选药物正在中国进行临床试验。

**解码气候变化影响**
今年3月，中科院的研究人员与科技公司阿里云合作推出了“洛书”，这是一种能够精确追踪水的来源并预测青藏高原径流体积的人工智能模型。青藏高原被称为亚洲水塔，是十条主要亚洲河流的发源地。

在过去50年里，青藏高原的升温速度是全球平均水平的两倍，其冰川、湖泊和河流的水资源系统出现了失衡现象。根据参与研究的中科院青藏高原研究所副研究员夏翠辉的说法，这种失衡预计将加剧水资源供应、能源供需以及粮食生产的不确定性。近年来，全球冰川地区的水电生产能力有所下降，虽然具体原因尚未完全明确，但研究人员普遍认为这很可能与气候变化有关。

新的人工智能模型可通过追踪水的来源（例如雨水、融化的冰川或地下水资源）来帮助预测水电站的水流。“如果出现异常情况，比如冰川融化过快或遭遇严重干旱，它会自动更新供水预测，”夏翠辉解释道。与传统方法相比，“洛书”提高了20%的预测准确性，并能实时监测水源贡献。这不仅能让电网提前做好应对短期突发状况的准备，还能为清洁能源发电提供长期决策的科学支持。

“洛书”是中国科学院近期推出的众多AI模型之一。该国最高自然科学学术组织内的几个研究所基于阿里巴巴的推理模型推出了涵盖从天文观测到珊瑚物种识别的多种AI工具。对于拥有地理学博士学位的夏翠辉来说，人工智能已经成为不可或缺的工具，但它的意义远不止于此。“它打开了一些曾经被认为无法开展的研究领域，”这位女科学家补充道，指出许多受传统方法限制的研究思路如今在人工智能的支持下得以实现，从而推动了更大的创新。

（网络编辑：赵彤，洪宇）

(以上内容均由Ai生成)