AI挺進生(shēng)命科學領域，分子動力學模拟加速新冠病毒緻病機理(lǐ)研究進程

        新冠疫情自爆發以來(lái)，已造成全球範圍內(nèi)近2.8億人(rén)感染，540多(duō)萬人(rén)死亡，給全球的經濟和(hé)社會(huì)生(shēng)活帶來(lái)了巨大(dà)的損失和(hé)傷害，且至今仍未有(yǒu)緩和(hé)的迹象。相比之下，2003年的 SARS 疫情持續一年多(duō)，累計(jì)報告病例8000多(duō)例，死亡900多(duō)人(rén)；2012年的中東呼吸綜合征則主要在中東地區(qū)流行(xíng)。同樣是冠狀病毒所引起的傳染病，為(wèi)什麽新冠病毒有(yǒu)如此高(gāo)的傳染性？它又是如何侵染人(rén)體(tǐ)的？

新冠病毒緻病機理(lǐ)研究兩開(kāi)花(huā)，計(jì)算(suàn)生(shēng)物學潛力凸顯

       基于這些(xiē)背景知識，微軟亞洲研究院的研究員們産生(shēng)了一連串的疑問：RBD 的功能已經清楚了，那(nà) NTD 在感染過程中扮演着怎樣的角色？在病毒侵染的過程中 NTD 對 RBD 的狀态變化是否有(yǒu)協同作(zuò)用？如果找到了 RBD 站(zhàn)立與躺平的規律，是不是就有(yǒu)可(kě)能抑制(zhì)病毒的入侵？因此，研究員們希望利用計(jì)算(suàn)生(shēng)物學，特别是分子動力學模拟技(jì)術(shù)對 NTD 展開(kāi)深入研究。當他們把這一想法與清華大(dà)學生(shēng)命科學學院龔海鵬教授討(tǎo)論後，雙方立即開(kāi)啓了合作(zuò)研究。

       正如張林琦教授所言，AI、大(dà)數(shù)據等創新手段與生(shēng)命科學的深度融合正在為(wèi)生(shēng)命科學研究開(kāi)辟新的方向，甚至改變生(shēng)命科學的研究範式。生(shēng)命科學研究發展至今，經曆了不同的階段，從20世紀前的描述觀察，到20世紀的實驗分析，在科學家(jiā)們的努力下，生(shēng)命的密碼正在逐漸被破解。但(dàn)這些(xiē)傳統生(shēng)物學研究方式依賴于不斷地試錯和(hé)積累，不僅耗資巨大(dà)，

      盡管計(jì)算(suàn)機科學與生(shēng)命科學的跨界合作(zuò)大(dà)有(yǒu)可(kě)為(wèi)，但(dàn)協作(zuò)過程還(hái)需要更多(duō)的磨合。兩個(gè)領域的科學家(jiā)所面對的是兩類不同的知識結構、語言體(tǐ)系，如何打破行(xíng)業壁壘、共建合作(zuò)生(shēng)态是關鍵。微軟亞洲研究院與清華大(dà)學通(tōng)過上(shàng)述兩項合作(zuò)研究，為(wèi)跨學科交叉實踐積累了一定的經驗。周期往往也很(hěn)長。同時(shí)，基因組學等底層數(shù)據采集技(jì)術(shù)的發展以及藥物試驗中持續産生(shēng)的數(shù)據等等，也讓生(shēng)物數(shù)據呈現爆發式增長。雖然這為(wèi)個(gè)性化的靶向藥物研發、精準醫(yī)療提供了可(kě)能，但(dàn)海量數(shù)據也注定了單靠人(rén)力完成數(shù)據的整理(lǐ)、分析和(hé)挖掘已是不可(kě)能完成的任務。