诺奖得主来上海工作，用AI算法摘取生物学“皇冠上的明珠”

近日，诺贝尔化学奖得主、复旦大学复杂体系多尺度研究院荣誉院长迈克尔·莱维特来到上海，将在这座他热爱的城市工作大半年，指导复旦团队研究计算生物学，利用人工智能算法预测蛋白质折叠的三维结构。“我20岁就开始研究蛋白质折叠问题。”73岁的莱维特告诉解放日报·上观新闻记者。与实验生物学家不同，他的主要研究工具是计算机。

去年，谷歌开发的“阿尔法折叠2”（AlphaFold2）人工智能系统，预测蛋白质三维结构的准确率基本达到了实验测定水平。复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏认为，这个领域的科技革命已经爆发，将带来生物医药产业的巨大变革。上海可集全球之智，向“人工智能+生物医药”制高点发起冲击。

新药研发有望大幅提速

马剑鹏介绍，蛋白质由一系列氨基酸折叠而成。氨基酸线性排列成一条长链，把它放到水里，整条链会在微秒至毫秒内折叠成一个稳定的三维结构。氨基酸长链如何自发地折叠成三维结构，是一个长期困扰科学家的问题。因其重要性和高难度，蛋白质折叠被称作现代分子生物学“皇冠上的明珠”。对科学家来说，测定氨基酸序列相对容易，但解析蛋白质结构的难度很大，因为蛋白质结构取决于几千个氨基酸各个原子间的相互作用力。根据已知氨基酸序列，用计算机预测蛋白质结构的运算量，连世界上最快的超级计算机也很难承受。

那么，“阿尔法折叠2”为何能根据氨基酸序列，准确预测蛋白质结构呢？莱维特说：“有三根柱子支撑着它的成功。”第一根柱子，是实验生物学家用X光晶体衍射、冷冻电镜等设备测定了一大批蛋白质的结构，给人工智能系统提供了机器学习的大数据。第二根柱子，是氨基酸序列测定等测序技术的成熟。第三根柱子，就是莱维特等计算生物学家的理论计算成果，他们开发了很多算法，用来预测蛋白质结构。此外，谷歌的强大算力和大规模研发团队，也是“阿尔法折叠2”实现科技革命的原因。

“阿尔法折叠2”预测（蓝色）和实验测定（绿色）的蛋白质结构几乎完全吻合。来源：DeepMind

这一科技革命将引发什么产业变革？马剑鹏表示，人工智能系统有望大幅提高新药研发的速度。“小分子化学药的作用靶点大部分在蛋白质上，这类药物的研发离不开蛋白质结构解析。过去，生物学家用X光晶体衍射、冷冻电镜等设备测定蛋白质结构，耗时长、难度大。如果人工智能系统今后成为主角，解析结构的时间会明显缩短。”

人工智能系统还能帮助科学家设计自然界不存在的蛋白质，研制出各种新蛋白材料，用于化工、能源、环保等行业，一定程度上不再受大自然的束缚。

诺奖得主夫妇与上海有缘

面对如此广阔的应用前景，上海正在加快基础研究步伐。2018年10月，复旦大学复杂体系多尺度研究院揭牌成立，它的一个重要研究方向，就是用计算生物学方法预测蛋白质结构。如今，研究院的实验室已经建成，莱维特、马剑鹏领衔的科研团队开始了前沿探索。

复旦大学科研人员在操作冷冻电镜。

受疫情影响，莱维特去年在沪时间较短。作为世界顶尖科学家协会副主席，他出席了2020第三届世界顶尖科学家论坛。今年3月，他再次来沪，计划在上海工作7个月以上。

“我和上海很有缘分，不仅在复旦担任荣誉院长，还与太太在上海举行了婚礼。”莱维特笑道。他和太太苏珊都是犹太人，苏珊曾是北京大学老师，非常热爱中国文化。2019年，两人在上海的一座犹太教堂结婚。“你知道，很多犹太人曾落户上海，我在这里有一种家的感觉。”

这座城市的开放，也给莱维特留下了深刻印象。“去年的世界顶尖科学家论坛上，上海市领导说，要以更加开放的姿态融入全球科技创新网络。这句话很有道理，我们正在为复旦大学复杂体系多尺度研究院物色、引进国内外科学家。上海很适合外国人居住，有了智能手机软件，即使不懂中文，我们也能无障碍生活。”

加强计算生物学人才培养

在第二故乡开展蛋白质折叠研究，这位诺奖得主对未来充满期待。他深有感触地告诉记者：“新冠疫情让我们意识到了健康有多么重要，提高全民健康水平，是减少疫情威胁的一个重要途经。在这方面，机器学习等人工智能技术将发挥越来越重要的作用。”

在上海市政府的支持下，复旦大学复杂体系多尺度研究院配置了国际一流的冷冻电镜集群，开发了一系列名为“作品折叠”（OPUS-Fold）的蛋白质结构预测软件。在我国结构生物学领域，复旦团队的强项是侧重算法开发，通过计算生物学与实验生物学的有机结合，提高蛋白质结构的精度，从而促进创新药物开发、蛋白质设计等研究。

莱维特希望上海市政府继续支持复旦团队，通过科研项目资助他们优化算法，使“作品折叠”预测蛋白质结构的准确率早日逼近乃至超越“阿尔法折叠”。

迈克尔·莱维特接受 记者采访。

除了经费投入，这个领域还需要一大批计算生物学人才。马剑鹏指出，无论是上海还是全国，计算生物学人才都十分紧缺，国内一些高校可调整学科布局，加快培养这个学科交叉领域的青年科研人员。“计算生物学涉及数学、物理、化学、生物、计算机等多个学科，需要复合型人才，也需要多学科人才跨单位组建团队，开展联合攻关。”

本科教育是人才培养的基础，高校可进一步将计算机科学、人工智能算法纳入生物学本科教学体系，为计算生物学培养更多的后备人才。“这个领域的优秀人才需要10年以上的知识和经验沉淀，要有‘板凳甘坐十年冷’的精神。”马剑鹏说。另一方面，这个领域的产业化“风口”已经到来，人工智能新药开发企业正在全球涌现，给科学家的成果转化和创业带来了机遇。

莱维特和马剑鹏建议，“十四五”时期，上海应进一步加强计算生物学基础研究和人才培养，加速科技成果转化，力争抢占“人工智能+生物医药”这个科技制高点。