◎張佳星

　　記得兩年前，某計(jì)算所學(xué)者告訴我，為了讓智能算法走進(jìn)藥物篩選領(lǐng)域，自己經(jīng)常自掏腰包，前往藥學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議進(jìn)行交流。他想用自己的研究結(jié)果告訴人們，過(guò)去需要數(shù)千小時(shí)的篩選工作，借助新技術(shù)幾十小時(shí)就能完成。

　　當(dāng)時(shí)，相信者寥寥。他的經(jīng)歷，讓我腦中晃過(guò)一個(gè)詞——“布道者”。新技術(shù)誕生后，不乏“布道者”。

　　2024年底，在我參加的多個(gè)藥學(xué)相關(guān)學(xué)術(shù)會(huì)議中，人工智能、算法、模型等作為關(guān)鍵詞在學(xué)術(shù)報(bào)告中頻頻被提及。在綜述性報(bào)告中，一些落地見成效的成果見諸知名期刊；在學(xué)術(shù)分享報(bào)告中，不少新藥物的研發(fā)已經(jīng)在人工智能輔助下進(jìn)入臨床試驗(yàn)階段。

　　值得一提的是，這些成功的案例多來(lái)自聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)，這些學(xué)術(shù)會(huì)議的嘉賓也愈加背景多樣，他們中有算法工程師、臨床醫(yī)學(xué)學(xué)者、藥學(xué)學(xué)者、遺傳學(xué)者……誠(chéng)然，隔行依然隔山，不同學(xué)科的學(xué)術(shù)語(yǔ)言體系仍然存在隔閡。為了克服跨界融合的理解障礙，每一個(gè)時(shí)代的科研者都要不斷學(xué)習(xí)新的研究體系。

　　一位受訪者的感慨，可能代表著科技工作者的心聲：在AI引發(fā)的技術(shù)革命浪潮中，研究者如果不行動(dòng)起來(lái)，就是在等著被淘汰。

　　“日益復(fù)雜的科學(xué)問(wèn)題需要探索跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作的科研模式。”中國(guó)工程院院士、北京大學(xué)第三醫(yī)院研究員董尓丹表示，尤其是在生物醫(yī)學(xué)、健康等領(lǐng)域，要取得變革性研究成果，必須開展“有組織的科研”。

　　就像互聯(lián)網(wǎng)打破了人類地域的概念，人工智能也在擊碎“數(shù)據(jù)井”的壁壘。生成式人工智能能夠處理的參數(shù)和數(shù)據(jù)以億為單位。AI的能力正在倒逼不同來(lái)源的生物醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。如何提高數(shù)據(jù)的可訪問(wèn)性和互操作性，已經(jīng)成為“有組織科研”的課題之一。

　　在我們身邊，醫(yī)療數(shù)據(jù)的互認(rèn)、共享正在成為常態(tài)；在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，數(shù)據(jù)“柏林墻”正在被推倒……這些，為人工智能+醫(yī)藥領(lǐng)域“有組織的科研”奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

　　相關(guān)部門也通過(guò)政策法規(guī)積極引導(dǎo)。國(guó)家衛(wèi)生健康委等部門日前發(fā)布的《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景參考指引》，從4大領(lǐng)域給出了84個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，以推進(jìn)衛(wèi)生健康行業(yè)“人工智能+”的應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展。

　　如今，再同前述的數(shù)據(jù)學(xué)者聊起來(lái)，他告訴我，智能計(jì)算的應(yīng)用早已開始，他們提供技術(shù)支持的罕見病藥物已經(jīng)在等待臨床試驗(yàn)許可，他們還在為免疫治療藥物敏感性進(jìn)行評(píng)估、為老藥尋找新的適應(yīng)證……

　　從被拒門外到被熱情擁抱，AI靠實(shí)力成為藥物學(xué)家的常規(guī)工具。生命數(shù)字化的研究已經(jīng)在如火如荼開展，模擬生命活動(dòng)的精度在持續(xù)提高，生命活動(dòng)的模擬和預(yù)測(cè)將帶來(lái)什么，或許下一個(gè)兩年就有眉目。