摘要：
人工智能可挖掘潜在的衰老新靶点
“当下，全球范围内还没有AI研发成功的药物上市，AI药物研发领域还存在许多亟待解决的重要问题。”11月15日，复旦大学人工智能创新与产业研究院院长漆远教授，在浦江科学大师讲坛作“人工智能推动科学发现与产业发展”分报告时说。
【“利用AI，可从时间、空间多维度理解生命现象”】
人工智能是新时代的望远镜，可以赋能和推动科学发现。2021年谷歌推ai药物开发，利物浦大学使用AI发现可传导锂的新固态材料，应用于固态电池开发谷歌推ai药物开发，为电动汽车提供更长的续航能力。
在人工智能助力数学研究方面，大模型结合树搜索，已证明数学集72.4%的定理。
天气预报对国民安全、农业生产、能源保障等众多领域有着重要意义。相对基于大规模超算的数值天气预报，AI可以实现计算资源的显著下降和预报精度的有效提升。
“利用AI技术，可以从时间、空间多维度理解生命现象。”漆远说。2022年7月，谷歌旗下的深度思维宣布开放2亿个蛋白质结构的预测结果，包括动物、植物以及其他生物体，以推进生命科学与医药研发。
【过去8年，AI制药领域投资额增长15 倍】
老龄化社会带来重大压力。中国60岁以上人口达2.6亿，每年新增癌症人数457万。与此同时，医药行业面临着挑战。一款新药上市耗时10年，耗资26亿美元；过去10年，药厂累计回报率不到标准普尔500 指数的一半。
当下，AI制药已成国际医药产业竞争高地。从2014-2021年， AI制药领域的投资额增长15 倍。从AI制药公司的全球分布情况看， 美国占55.15% ，中国仅有3.83%。AI重新定义了药物研发的核心问题，并渗透到药物研发的所有阶段。借助AI，药物发现和临床前阶段可节省40%-50%的时间，每年节省260亿美元；临床阶段可节省50%-60%的时间，每年节省280亿美元。
“不过，AI药物研发领域存在许多亟待解决的重要问题。”漆远说。比如，异构化、碎片化的医药数据难以整合；缺乏基于创新药研发真实需求的AI大模型与操作系统；深度学习对数据过度依赖。
【人工智能可挖掘潜在的衰老新靶点】
未来，AI还会有哪些拓展？
“要用好人工智能的算力，必须工程化。工程化之后，才是产业化。”漆远在接受记者采访时，一连用了三个“非常”，来强调工程化对于人工智能的重要性。
“人工智能可验证已知的衰老基因，挖掘潜在的衰老新靶点。”漆远介绍，人工智能发现人在增龄过程中，人体的表型网络结构逐渐随机化与熵增（熵增是一个自发的由有序向无序发展的过程），导致恢复力的下降。因此，AI+表型组学可以构建出世界一流的生理时钟，挖掘衰老靶点
漆远曾任美国普渡大学终身教职、阿里巴巴副总裁、蚂蚁集团首席人工智能科学家及数据智能委员会主席。谈及为何加盟复旦大学，漆远说，人工智能和产业的结合正在推动底层的原始创新，现在到了一个新的时间节点，把人工智能的算法在更底层和科学相结合，这是未来的一个方向，并将对产业有很大的推进作用。“就我个人而言，要去能做事的地方，因此来到了复旦。”
栏目主编：徐瑞哲
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