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ChatGPT爆火， 是AI的“狂飙”吗( 二 )

AI


研究团队把ESMFold应用于大规模测序的“宏基因组”DNA数据库，这些DNA来自于环境，包括土壤、海水、人类肠道、皮肤和其他微生物栖息地 。ESMFold通过算法，能结合蛋白质结构和序列之间关系的信息生成预测结构 。它总共预测了超过6.17亿个蛋白质的结构，只花了两周时间 。而且，在6.17亿个蛋白质测试中，超过1/3的预测是高质量的，有数以百万计的蛋白质结构是全新的 。
自然界酶类从无到有：
人工酶氨基酸序列变化也无损活性
生成式AI的强大还体现在可以生成自然界中没有的蛋白质和物质，为人类的衣食住行生产、提供新原料和产品 。
美国一家人工智能研究企业研发了另一种生成式AI，称为人工酶人工智能系统ProGen 。这是一种专门检测酶(由活体细胞产生的一种特殊蛋白质，人体内几乎所有生化反应都必须有酶参与才能完成)和生成酶的AI软件 。在实验室测试中，ProGen设计的一些人工酶与自然界中发现的酶一样有效，即使其氨基酸序列与任何已知的天然蛋白质存在显著差异，也仍然有生物活性 。
特定的蛋白质各有其单独的氨基酸排列顺序 。研究人员把1.9万个酶家族的2.8亿种不同蛋白质的氨基酸序列输入ProGen机器学习模型中，同时提供相关蛋白质特性作为控制标签，然后让系统花费数周时间来“消化”这些信息 。此后，研究人员再把信息收窄，使用来自5个溶菌酶家族的5.6万种蛋白质氨基酸序列，以及有关这些蛋白质的一些信息来对模型进行微调 。
根据学习的内容，ProGen迅速生成了100万个蛋白质序列，研究团队在其中选择了100个进行测试后发现：来自5个溶菌酶家族的所有人工蛋白质均显示出活性，且73%具有抗菌功能，而在天然蛋白质中仅59%具有抗菌功能 。
更令人惊讶的是，在另一轮筛选中研究团队发现，即使只有31.4%的序列与目前已知的天然蛋白质相似，生成式AI设计的酶类依然显示出了生物活性 。与之相反的是，天然蛋白质如果发生任何一个突变，都有可能失去生物活性 。
这些研究结果总结起来，彰显了三方面的意义：一是ProGen生成的人工蛋白质不仅可以正确表达，还展示出与蛋白质天然折叠相类似的结构；二是AI生成的蛋白质即便只有部分氨基酸序列与天然蛋白质的序列相似，也具有生物活性，但天然蛋白没有这个优势；三是人工智能可以设计出在自然界从未有过的新物质和新产品 。
这意味着，如果采用生成式AI设计和生产蛋白药物、食品及生物产品(如降解塑料的产品)，会更快更有效，当然其安全性还需通过进一步的研究来检验 。换句话说，如果人工智能生成的蛋白质能够像自然生成的蛋白质一样，也意味着未来人工智能可以设计人类所需要的各类产品，首要的就是满足人类生存的食物和药品 。
帮助诊断疾病和优生：
最终结果仍需人类审核决定
现在，生成式AI已经发展到通过图像、血液、组织扫描结果，来检测、诊断和预测心血管病、眼部疾病、糖尿病，以及结直肠癌、肺癌、乳腺癌、前列腺癌等多种癌症 。
心脏病是一类严重的心血管疾病 。心电图信号最常被用作筛查心脏病的工具 。新加坡南洋理工大学等机构的研究人员利用一种名为Gabor-CNN的人工智能机器学习算法设计出了一种生成式AI诊断工具，能模仿人类大脑的结构和功能，使用心电图诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭 。试验结果显示，这种人工智能有助于自动识别健康人群和不同心血管疾病患者相关的心电图信号，其准确率能超过98.5% 。
癌症同样可以利用AI来诊断和治疗 。对于结直肠癌和乳腺癌，现在一般是通过观察CT照片和组织切片来进行诊断 。中国中南大学等机构的研究人员从中国、德国和美国的8803名受试者和13个独立的癌症研究中心收集了超过1.3万张结直肠癌图像，利用这些随机选择的图像，研究人员构建了一种AI软件来识别结直肠癌的图像 。初步测试结果显示，AI软件能检测出大部分结直肠癌图片，堪比真正的病理学家，甚至在很多情况下表现得更好 。当然，最后的诊断还需经过病理学家的把关和审查 。
还有一个受到医学关注的领域是不孕不育 。现代生活方式和环境变化造成约有15%的夫妇不育，其中精子质量差是重要的原因之一 。传统的做法是对精子活检来检测质量，但这个任务如果由AI来完成会更出色 。
最近上海市第一妇婴保健院研发了一种AI软件，通过深度学习和算法，可以识别精子的“面部”和不同运动形态(类似于人脸识别)，操作者只需通过电脑屏幕观察即可 。这套AI系统对3家医院共1000份样本进行检测的结果显示，其准确性与传统方法相同 。AI软件大大缩短了整个检查过程，仅需一个半小时，而使用传统方法需要大约一周时间才能拿到报告 。


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