不只是加速新藥研發，人工智能正在生命科學越來越多領域發揮重要作用。
今年初，國家超算成都中心運行的一個蛋白質預測模型，幫助四川農業大學農學院小麥研究所團隊成功解析PGS1調控種子發育影響產量的分子機制，為培育高產高質小麥材料提供理論依據。科研人員表示，如果沒有人工智能，很難高效做出這一突破性成果。
科研人員還嘗試將人工智能技術引入疫苗設計中。比如，相比於蛋白疫苗、DNA疫苗等，mRNA（信使核糖核酸）疫苗具有大規模生產快、抗感染性好等優勢，但穩定性和免疫原性相對較差。補上這些短板，科研人員一直希望通過優化mRNA疫苗序列設計，使其更穩定，免疫原性更強。更高效、成本更低，人工智能的介入有望為疫苗研發提供新思路。
精準治療也是人工智能應用的舞台。通過機器學習的方法，理論上，人工智能可以解碼人體免疫系統，更精準地探尋到一些疾病的複雜免疫規律，從而幫助人們理解疾病，更高效率、更有針對性地開發治療藥物和方法。
隨著基因組學研究帶來的人體數據、新藥研發積累的知識增加，加上機器學習算法不斷迭代，業內專家認為，在生命科學領域，人工智能前景廣闊。一些科研人員甚至設想依靠強大的生物計算引擎，利用大量的生物數據，構建統一的知識圖譜，以此推動對生命健康的認識。
場景豐富，推動應用邁向更高水平
走進生命科學研究，人工智能在帶來新方法的同時，也有望開啟生物醫藥產業新時代。
業內專家表示，抓住智能化藥物設計的新機遇，加強在人工智能＋生物醫藥布局，有助於我們在新藥研發的新賽道上先行一步。
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