我們該如何高效獲取生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)，全面表征生命活動的數(shù)字化特征？如何利用人工智能深度解析大數(shù)據(jù)，揭示生理病理過程的內(nèi)在機制？如何從復(fù)雜機制中獲取規(guī)律性認(rèn)知，建立生命活動的定量數(shù)學(xué)模型？7月11日，在南京大學(xué)舉辦的中外院士前沿科技論壇中，中國科學(xué)院院士、中國科學(xué)院杭州醫(yī)學(xué)研究所所長譚蔚泓用三個“如何”，與大家分享其用數(shù)智技術(shù)推演生命醫(yī)學(xué)的三個關(guān)鍵思考。

譚蔚泓表示，人類對人體自身還缺乏精準(zhǔn)和多維的認(rèn)知，近年來，他正帶領(lǐng)團(tuán)隊利用數(shù)智技術(shù)推演生物醫(yī)學(xué)，“也就是獲取生命體系多分子、多維度、時空交互的大數(shù)據(jù)，然后構(gòu)建超級大腦、開發(fā)大模型，從而破譯數(shù)據(jù)與生命的關(guān)聯(lián)，解碼生命與疾病。”

要研究人體的復(fù)雜性，需要獲取有關(guān)人體的大量數(shù)據(jù)，同時結(jié)合分子成像、生物傳感與實時監(jiān)測、質(zhì)譜技術(shù)，實現(xiàn)對人體靜態(tài)與動態(tài)過程的全面解析。

高通量測序技術(shù)已經(jīng)推動生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)從定性走向定量的研究，可以提高生物和疾病研究的精準(zhǔn)性、解釋力和預(yù)測力。獲取高通量測序數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行智能分析，將助推解析復(fù)雜的生命過程和疾病機制，從而實現(xiàn)生命和疾病認(rèn)知。

“盡管高通量核酸測序技術(shù)取得了巨大進(jìn)步，如何在單細(xì)胞層面實現(xiàn)對蛋白質(zhì)、代謝物、糖類等功能分子的高通量、高精度、定量表征，仍是亟待解決的難題。”譚蔚泓說。

基于此，他帶領(lǐng)團(tuán)隊提出了核酸適體組學(xué)的概念。核酸適體是由15至60個堿基組成的，能識別靶標(biāo)的單鏈DNA或者RNA。其在功能上與抗體類似，能夠高親和力、高特異性地結(jié)合特定靶標(biāo)分子，核酸適體因其分子量小、可體外化學(xué)合成、無需依賴動物模型，完全由科學(xué)家在體外篩選和設(shè)計，也被稱為“科學(xué)家的抗體”。

譚蔚泓表示，在人體萬億細(xì)胞構(gòu)成的精密宇宙中，疾病的萌芽往往藏在細(xì)微的分子變化里——或許是癌細(xì)胞表面一個異常凸起的蛋白，或許是病毒入侵時悄悄暴露的特殊結(jié)構(gòu)。核酸適體就像一個“分子獵手”，能像GPS一樣精準(zhǔn)鎖定目標(biāo)，既為疾病早篩點亮“信號燈”，又能化身靶向藥物的“導(dǎo)航員”。

三陰性乳腺癌因其具有高度異質(zhì)性，是目前最難治的乳腺癌亞型，尚無有效的分型分治方法。針對這一難題，譚蔚泓團(tuán)隊利用核酸適體技術(shù)，融合現(xiàn)有蛋白組學(xué)方法，聯(lián)合浙江省腫瘤醫(yī)院，構(gòu)建了針對三陰性乳腺癌的新型分子分型方法和分型診治策略，并于今年2月，聯(lián)合中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院、復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院等多家頂尖醫(yī)療機構(gòu)正式啟動全國多中心臨床試驗，試圖為更多患者帶來治療轉(zhuǎn)機。

當(dāng)前，人工智能正以突破性技術(shù)優(yōu)勢深度融入制造、生物、能源等重點領(lǐng)域。“在核酸適體研究方向，人工智能通過快速篩選優(yōu)化序列、精準(zhǔn)預(yù)測三維結(jié)構(gòu)、高效處理海量生物數(shù)據(jù)等核心能力，顯著提升研發(fā)效率與精準(zhǔn)度，為新型診療工具的開發(fā)與應(yīng)用帶來更多可能性?！弊T蔚泓說，未來，他將帶領(lǐng)團(tuán)隊推動生物醫(yī)學(xué)成為數(shù)字推演的定量科學(xué)，對于人類的意識、衰老、疾病等形成精準(zhǔn)、全息的認(rèn)知，開辟探索生命奧秘的新路徑。

來源：科技日報