科學中的人工智能：計算生物學論壇成功舉辦 | WAIC 2022

9月2日上午，WAIC 2022 科學中的人工智能：計算生物學（AI for Science: Computational Biology）論壇，于上海世博中心成功舉辦。該論壇由上海人工智能實驗室計算生物創新中心主辦，浙江大學上海高等研究院與復旦大學復雜體系多尺度研究院聯合承辦。

計算生物學作為生物醫藥研發的重要理論基礎，已成為人工智能發展的重要應用場景之一。而AlphaFold2的出現標示著基于人工智能的算法在部分指標上已超過傳統計算方法。自2019年新型冠狀病毒肺炎爆發以來，計算生物學研究人員在預測病毒傳播、解析病毒生物學機制、疫苗研發等多方面取得了重大進展，研究結果陸續應用于該傳染病的預防、控制、治療等方面。

圍繞計算生物學相關議題，本場學術性論壇邀請到了諾貝爾獎得主邁克爾?萊維特（Michael Levitt），上海人工智能實驗室教授、復旦大學教授馬劍鵬，中國科學院深圳先進技術研究院合成所教授、華東師范大學-紐約大學計算化學聯合研究中心（上海紐約大學）主任張增輝，浙江大學求是講席教授、浙江大學上海高等研究院院長周如鴻作為嘉賓參與論壇。幾位教授通過精彩的主旨演講，闡釋了計算生物學如何結合人工智能及高性能計算賦能生物醫藥研發。來自高校及企業的專家出席會議。

馬劍鵬教授以幽默而嚴謹的開場主持拉開會議帷幕。他指出，近年來，計算生物學蓬勃發展，頂級科學家之間的學術交流與碰撞對提升國內相關研究及學科建設至關重要。

邁克爾?萊維特教授在主旨演講《新冠病毒的計算生物學》（Computational Biology of COVID-19）中介紹了他聯合Zonta教授團隊取得的科研進展。團隊通過計算生物學手段建立新冠病毒傳播模型擬合真實流行病學數據，設計出一種普適性的預測方法。他認為，持續追蹤新冠疫情發展，可以更深層次地揭示世界各地不同疫情程度背后代表的人文、社會和行為差異。

周如鴻教授帶來了題為《新抗原和自體抗原的智能設計》的學術報告。其團隊結合生物物理理論、高性能計算和人工智能等技術，揭示出免疫相關生物大分子相互作用機制，并將其應用于藥物開發。新抗原和自體抗原設計是團隊的研究方向之一，通過與哈佛醫學院、約翰斯?霍普金斯大學等的合作，團隊先后幫助解釋腫瘤免疫治療在不同人群中的響應差異之謎，并在基于免疫激活多肽分子的疫苗開發等方面取得了一系列進展。

論壇下半場由周如鴻教授主持。張增輝教授在《預測蛋白質-配體、蛋白質-蛋白質相互作用》的主題演講中，向觀眾闡釋了蛋白質-配體、蛋白質-蛋白質相互作用的計算機建模與預測。他介紹，生物大分子的計算機模擬可以從物理模型出發，也可以通過機器學習算法進行推演，并著重介紹了不同算法模型的實現與應用。

馬劍鵬教授發表主題為《預測、建模及模擬生物分子復雜系統》的報告，圍繞蛋白質結構預測方法和相關生物分子復雜性展開演講。他強調了計算機模擬與實驗的平衡，并展示了在藥物分子設計的兩個重要階段（發現蛋白質分子的靜態結構和蛋白質分子的動力學模擬）中，如何通過人工智能機器學習算法有效融合生物學基礎、結構生物學、實驗輔助多尺度復雜體系模擬、高性能化學和物理計算等研究方法。

論壇期間，各位演講者深入淺出地解答了觀眾提問，并在會后與在場青年研究人員進一步交流。未來，上海人工智能實驗室計算生物學創新中心將持續以人工智能為技術中樞，構建新一代生物體系分析工具與方法，解讀生物遺傳信息，加速生命科學在分子層面的研究。通過對蛋白質、DNA等分子功能結構的預測與設計，打破生物數據壁壘，為生命科學研究提供新的思路與方法。