关注‘科研代码’，文末赠书
人工智能脱胎于科学，又反哺科学，已经成为驱动科学创新的底层力量。
从解析蛋白质的AlphaFold，到实现分子模拟的深度势能方法，人工智能技术正在深度参与人类对自然规则的求索历程且熠熠生辉，一种全新的科学创新范式——人工智能驱动科学创新（AI for Science）随之诞生。
人工智能技术掀起了一场空前的革命，在生命科学领域亦随之出现了持续性的、可裂变的技术爆发。人工智能技术和生命科学研究相互促进，使得碳基生命与硅基生命的边界日渐模糊、交融，更令人兴奋的是，研究人员能够更好地理解生命的奥秘、开发新的治疗方法，为民众健康和福祉作出更大的贡献。
AI 催生的生命科学研发新模式，主要包括 AI 赋能药物研发、AI助力基因测序与基因编辑、AI 支持下的合成生物学。
在基因测序和编辑领域的科技革命中，人工智能成为加速研究、揭示复杂疾病机理及制定个性化治疗策略的关键要素。从癌症到免疫性疾病，再到衰老和神经科学，人工智能在识别疾病标志物、优化基因编辑和个性化疫苗设计等方面具有潜力。尽管如此，我们仍然需要谨慎处理其中潜在的风险与伦理问题，确保技术应用是安全有效的。自身免疫性疾病是一类与免疫系统功能失调有关的疾病。通过基因测序和编辑，研究人员可以深入研究个体的免疫相关基因和免疫调节机制，从而揭示自身免疫性疾病的发病机制，如利用人工智能算法识别潜在的疾病标志物，辅助指定诊断和治疗方案。将基因编辑技术与人工智能技术结合，可以在动物模型中验证基因变异对免疫系统的影响，为治疗策略的开发提供实验依据。此外，在对衰老的研究中，AI 可以分析大规模的基因表达数据，帮助建立衰老标志物和衰老钟，以评估生物学年龄。此外，AI 可以帮助了解衰老相关基因的调控模式，揭示衰老机制的细节。基因编辑技术结合人工智能技术，可以在模型生物中研究特定基因对衰老过程的影响，帮助人们加深对衰老的理解。在神经科学和脑组学领域，AI 可以处理复杂的基因测序及表达数据，帮助辨别与神经系统疾病有关的遗传变异和基因表达模式。人工智能算法可以帮助发现与精神疾病有关的生物标志物，促进早期诊断和个体化治疗。基因编辑技术与人工智能技术相结合，可以帮助研究神经系统发育过程中关键基因的功能，有助于科学家深入了解神经系统的复杂性。为了应对新型病毒不断出现并感染人类的问题，智能疫苗设计成为“AI+生命科学”备受关注的应用领域，人工智能算法和 CRISPRCas9 技术的结合成为设计疫苗的有效途径。人工智能算法和 CRISPR-Cas9 技术与个性化广谱疫苗的设计有密切的关系。个性化广谱疫苗是一种针对多种病原体或变异株的疫苗，它可以利用个体基因信息和免疫学知识，设计针对特定个体的个性化疫苗，并提供广泛的免疫保护。人工智能算法和 CRISPR-Cas9 技术为个性化广谱疫苗的设计和开发提供了强大的工具和方法。例如，在疫苗研发过程中，科学家使用人工智能算法分析大量的生物信息数据，找到最适合的疫苗靶点，然后利用 CRISPR-Cas9 技术对细胞的基因进行精准的编辑，最终制作出特定的疫苗。可见，将人工智能算法和 CRISPR-Cas9 技术结合起来，可以加速疫苗研发过程，使设计出来疫苗更加有效和个性化。合成生物学正在与人工智能相互融合，带来颠覆性的变革。这种融合在无细胞合成系统、类器官和器官打印、AI 食品合成等领域的创新，为合成生物学的发展开辟了新的前景。这些交叉领域的创新，将使合成生物学更加高效和智能。
无细胞蛋白质合成系统是一种快速高效的技术，能够在体外合成目标蛋白质。该技术使用外源 DNA 或 mRNA，利用细胞裂解液中的多种酶、底物和能量物质在体外实现蛋白质的合成，这一突破不仅使蛋白质合成变得更为高效，还突破了细胞的生理限制。通过整合人工智能算法，科学家可以更精准地设计适合合成的蛋白质序列，从而优化合成过程。此外，人工智能算法可以辅助分析和预测酶、底物和能量物质的最佳配比，以实现更高效的合成反应。作为一个重要的合成生物学平台，无细胞蛋白质合成系统具有可控且清晰的合成步骤，易进行规模化生产，与传统方法相比在成本和效率方面有明显的进步。类器官和器官打印是合成生物学的一种应用，旨在构建具有特定功能的组织结构和器官模型。通过使用细胞、生物材料和生物反应器等工具，研究人员可以重新组织细胞和组织，模拟和重建人体器官的结构和功能。这项技术在组织工程和药物筛选等领域具有重要意义。例如，美国宾夕法尼亚大学的生物医学工程实验室开展了类器官和器官打印的研究，利用 3D 打印技术和细胞培养方法，打印出具有特定功能和结构的人工组织和器官模型，为生物医学研究和临床应用带来了新的可能性。人工智能算法主导的合成生物学技术，不仅可以改良作物、提高作物的产量和品质，还能帮助开发新的食品生产方式。通过分析大规模的作物基因组数据和农业环境数据，AI 能够识别与作物抗病虫害、耐逆性和产量有关的基因，然后利用基因编辑技术和合成生物学工具对目标作物进行基因改造，使其具有更强的抗病虫害能力、耐逆性和更高的产能。AI 在精准农业中的应用还包括作物生长监测和管理。通过使用传感器和图像识别技术，AI 可以实时监测作物的生长状态、营养需求和病虫害情况。基于这些数据，AI 可以提供精准的施肥、灌溉和病虫害防治建议，实现对作物的智能管理和优化。AI 可以结合机器学习算法，根据历史数据和环境变量预测作物的生长情况和产量，帮助农民做出科学的决策。此外，合成生物学和人工智能技术的结合能够辅助设计和优化微生物的代谢途径，提高合成食品的产量和质量。
本文节选自《AI for Science：人工智能驱动科学创新》这本书本书为读者徐徐展开AI for Science的美丽图景，与大家一起去了解：- 第1章介绍了作为全新的科学创新范式的AI for Science的具体含义、底层逻辑，以及大力发展AI for Science的原因。
- 第2章从科学研究底层的理论模式与主要困境，以及人工智能三要素（数据、算法、算力）出发，对AI for Science的技术支撑进行解读。
- 第3章介绍了在材料基因组工程的推动下，人工智能如何与材料科学结合，加快传统材料和新型材料的开发过程。
- 第4章介绍了人工智能在加快药物研发、辅助基因研究方面及在合成生物学中的普遍应用。
- 第5章介绍了人工智能如何在提高芯片设计的自动化水平、优化半导体制造和封测的工艺和水平、寻找新一代半导体材料等方面提供帮助。
- 第6章介绍了人工智能在化石能源科学研究、可再生能源科学研究、能源转型三个方面的落地应用。
- 第7章从环境监测、污染治理、碳减排三个方面介绍了人工智能为环境科学引入的新价值和新机遇。
- 第8章探讨了AI for Science在快速发展过程中面临的机遇和挑战，并对“平台科研”模式进行了展望。
由于AI for Science与我们每个人息息相关，所以本书适合各界读者阅读，特别是关注该领域的政府工作人员、科研人员、创业者、投资人、科技从业者，以及对人工智能感兴趣的读者。如果你想洞察未来的科技生态，真的可以来读一读这本书！
![]()
赠书规则
赠送书籍：感谢电子工业出版社博文视点免费赠送经典书籍！
赠送规则：留下你对人工智能、可视化、机器学习、Python等方向的理解，后台回复赠书，基于留言顺序随机抽奖!!!~
开奖时间：8月14日21:00，准时开奖，中奖者请24小时内联系小编，逾期不候~
注意事项：请勿刷赞，如发现机器或者非真实流量刷赞，发现后将进入黑名单，取消获赠资格。
没有中奖的朋友不要气馁，欢迎购买
