AI如何助力科学研究（如新药发现、材料科学）？

AI正在改变做科学研究的方式，尤其是在新药发现和材料科学这两个领域。过去，这些领域的研究很大程度上依赖于研究人员的经验、直觉，以及大量的试错实验。整个过程漫长、昂贵，而且失败率很高。现在，AI的加入，让科学家能用一种全新的方式来解决问题，速度更快，效率也更高。

新药发现：从大海捞针到精确制导

传统的新药研发是一个极其耗费时间和金钱的过程。一款新药从最初的实验室研究到最终上市，平均需要10到15年，花费可能高达几十亿美元。 而且，绝大多数进入临床试验的药物最终都无法通过审批。 AI的作用，就是在这个漫长且充满不确定性的链条上，找到可以提速和增效的关键点。

第一步是靶点识别。简单说，就是找到药物在体内的作用目标，比如某个特定的蛋白质或基因。 以前，这个过程需要科学家阅读海量文献，分析复杂的生物学数据。现在，AI算法可以快速梳理基因组学数据、蛋白质结构信息、临床试验结果和医学记录，从中发现潜在的药物靶点。 比如，像IBM Watson这样的系统，可以通过自然语言处理技术分析数百万篇科研论文，在几周内就找出有潜力的癌症治疗分子，而这在以前需要研究人员花费数年时间。

找到靶点后，就要寻找能与它结合并产生治疗效果的化合物。这个过程就像从数百万种可能的分子结构中大海捞针。AI擅长处理这种大规模筛选工作。 通过对已知的药物和失败案例进行学习，AI模型能够预测哪些分子更有可能成为有效的药物，从而在早期就剔除掉那些没有希望的候选者。 深度学习模型甚至可以预测特定分子在人体内的行为方式。

一个具体的例子是香港的Insilico Medicine公司，他们利用生成式AI来识别新的治疗靶点和设计全新的分子。在针对特发性肺纤维化这种疾病的研究中，AI在很短的时间内就完成了一个传统方法需要数年才能完成的工作，不仅发现了新的靶点，还设计出了有希望的候选药物。

AI还能让药物设计变得更聪明。科学家可以利用AI模型来优化候选药物的化学结构，提高其药效、溶解度和生物利用度，同时降低毒副作用。 这意味着在进入动物实验和临床试验之前，药物的质量就已经得到了提升。 DeepMind公司开发的AlphaFold程序在这方面取得了巨大成功，它能以前所未有的速度和准确性预测蛋白质的三维结构。 准确的蛋白质结构对于理解疾病机理和设计靶向药物至关重要。

在临床试验阶段，AI同样能发挥作用。AI可以分析电子健康记录、基因组数据等，帮助研究人员更好地设计试验方案，并筛选出最适合参与试验的患者。 这种精准的患者分层可以提高试验的成功率，减少试验规模，从而缩短药物上市审批的时间。 数据显示，由AI设计的药物在I期临床试验中的成功率约为80%到90%，远高于传统药物的50%到70%。

一个很有名的案例发生在新冠疫情期间。英国公司BenevolentAI利用其AI平台分析海量生物医学信息，发现了一种最初用于治疗类风湿性关节炎的药物——巴瑞替尼（baricitinib），可能对治疗新冠病毒有效。 随后的临床试验证实了这一发现，展示了AI在药物“老药新用”方面的巨大潜力。

材料科学：加速探索未知的物质世界

和新药发现类似，新材料的研发传统上也依赖于大量的实验和试错。科学家们需要不断尝试各种元素组合和合成条件，过程枯燥且效率低下。 AI正在把这个领域从“经验驱动”转变为“数据驱动”。

AI的首要任务是预测材料的性能。研究人员可以训练机器学习模型，让它学习现有材料的化学成分、晶体结构和其对应的物理性质（如硬度、导电性、耐热性等）之间的关系。 模型学成之后，就可以用来预测全新材料的性质，而无需实际合成和测试它们。 这样一来，科学家就可以在庞大的可能性空间里快速筛选出有潜力的候选材料，大大节省了时间和资源。

一个标志性的突破来自DeepMind的GNoME（Graph Networks for Materials Exploration）工具。截至2023年11月，GNoME已经发现了超过220万种新的晶体结构，极大地扩展了人类已知的稳定材料数据库。 这些新发现的材料有望在电池技术、超导体和催化剂等领域带来革新。 并且，研究人员已经通过实验成功合成了其中736种新材料，验证了AI预测的可靠性。

除了预测，AI还能优化材料的合成过程。机器学习模型可以分析不同合成参数（如温度、压力、时间）对最终材料性能的影响，然后给出最优的合成方案。 这就像拥有一个经验丰富的老师傅，总能告诉你怎样才能做出最好的产品。

更进一步，AI正在催生一种全新的研究模式——自动化科学探索。科学家们正在将AI系统与机器人实验室结合起来，创建一个可以自主设计实验、执行操作、分析数据并根据结果规划下一步的闭环系统。 比如，杜克大学的工程师开发了一个名为ATOMIC的AI显微镜平台，它能像训练有素的研究生一样精确地分析二维材料，但花费的时间却大大缩短。 这个系统甚至可以在光线不佳或焦距不准的情况下保持很高的分析准确度，有时还能发现人眼无法察觉的微小缺陷。 这种自动化平台可以一天24小时不间断地工作，极大地加快了材料发现的进程。

中国的科研团队也在利用AI和超级计算机来解决复杂的科学问题。例如，有研究团队利用“神威·太湖之光”超算和AI模型，成功地在分子尺度上模拟了复杂的量子化学过程，这种能力对于理解和设计新材料、新催化剂至关重要。

总而言之，AI并不是要取代科学家，而是成为了他们强大的助手。通过处理海量数据、识别复杂模式和自动化执行重复性工作，AI让科学家能把更多精力投入到创造性的思考和解决更根本的科学问题上。无论是在寻找治愈疾病的良药，还是在开发推动技术进步的新材料方面，AI都已经展示了其巨大的作用。