生物计算界“达特茅斯会议”，如何解决制药靠猜、数据难采问题？|首届生物计算大会

1956年8月，在美国汉诺斯小镇的达特茅斯学院，约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、克劳德·香农等人汇聚于此。他们讨论的事情似乎与时代毫无关系——用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。

或许无人知晓，这一场小范围的会面推进了大范围的人工智能革命，1956年正式成为人工智能元年。

跨越半个多世纪，在2021年5月10日-11日的中国苏州，也召开了这样一场探索性、前瞻性的会议——由生物计算技术驱动的生命科学平台公司百图生科，新浪，IT和BT交叉融合的创新孵化中心播禾创新联合主办的首届中国生物计算大会暨数字医学创新峰会，探讨信息技术与生物技术融合发展新浪潮。

致辞环节，江苏省委常委、苏州市委书记许昆林表示，希望本次大会探索生物技术与信息技术融合发展的“交叉点”，加快打造生物计算产业“新蓝海”。

“生物计算代表未来的产业和技术发展方向。我们希望和诸位科学家、企业家一起构建开放生物计算的创新生态，探索广袤浩瀚的生物科学‘无人区’。 ” 百度创始人、董事长兼CEO，百图生科创始人兼董事长李彦宏说道。

从“大海捞针”到“按图索骥”，生物计算要颠覆什么？

生物与计算过往一直独立发展，但在过去五年里，却出现了融合发展新趋势。

这种新趋势，从需求层面，一方面，是中国科学院院士、普林斯顿大学数学系和应用数学研究所教授、北京大数据研究院院长鄂维南提出的“维数灾难”：药物设计领域，眼下仍然是“经验式的”。理论、实验、应用三个场景相距非常远。当生命科学信息呈指数增加时，就会陷入维数灾难，药物研发的复杂度会指数增加。

由此，鄂维南指出，人工智能的主战场实则在传统制造领域，具体的应用之一就是生物制药。

“药物设计靠猜不够有效。而按照机器学习的套路，从量子力学模型提供数据，在这个基础上通过机器学习提供新的更有效又同样可靠的模型，各种不同的体系，小分子、大分子、药物、复杂材料都可以得到量子力学同样精度，但是比量子力学有效得多的体系。”

另一方面，是现代科技催生的精准医疗需求。中国科学院院士、发展中国家科学院院士、中国科学院基础医学与肿瘤研究所所长谭蔚泓表示：生命科学领域蓬勃发展之下，数据量快速增长。同时，人类的疾病复杂、多样性，诊疗必须基于海量数据和多参数的表征，通过一个疾病标志物来诊断疾病不太可能，海量数据的处理成为必须。

他认为，未来疾病的诊断一定是分子分型，利用人工智能和大数据科学进行解析从而为疾病诊断提供精准图谱以判断各种亚型的特征，为下一代的疾病精准诊断提供变革性的技术。“人脸识别式的诊断一定是医疗领域的未来。”

对于生物计算领域的新趋势与新动向，结构生物学家、西湖大学校长、中国科学院院士施一公认为，生命科学将与AI进一步结合：生命科学是一个巨大的领域，任何一个方法进到生命科学领域里都带来小的变化和大的变革。随着计算方法的突破，会带来人类对微观世界认知革命。“你要想抓住这次革命，跟它同频共振，一定要用学术的眼光提前布局。”

从技术角度，李彦宏表示，生物计算领域过去二十年在加速发展，这背后，是三个关键指标的快速增长：基因组学研究数据增长、新药研发知识增长以及机器学习算法快速变化。大量数据给认知复杂的生命系统打开了大门。

海量的生物信息提取需要创新的算法、底层计算架构才能有效提取复杂规律，而百图生科举办首届生物计算大会的目的也在于此。

“我们希望打造一批融合生物技术+计算技术的药企，利用大量的生物数据，积累到统一的知识图谱，从而把药物发现的“大海捞针”变成“按图索骥”，加快发展First-in-Class的创新药物。” 李彦宏说道。

免疫图谱生态联盟成立，哪些企业入局？

本次大会还发布了免疫图谱卓越计划并进行联盟签约。

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