我非常喜欢看硅谷101的视频，陈茜的讲解总是能深入浅出，话题紧跟热点，口齿清楚，条理清晰，既有知识性又充满趣味，引人入胜。 她最近在2024年12月10日发布的《AI“入侵”生物医疗史：从暴力破解到Transformer模型三部曲》这个视频，让我对当前AI在生命科学领域的应用有了全新的认识，其发展速度之快、应用之广，令人震惊而感叹！ https://www.youtube.com/watch?v=2ydjTZeFcnM
正如陈茜在视频中所述，蛋白质是生命的基石，它们在我们的细胞和身体中扮演着至关重要的角色，维持着生命活动的正常运转。蛋白质的功能与其三维结构息息相关，只有折叠成正确的形状，才能执行其特定的功能。准确预测蛋白质的三维结构，对于我们理解疾病机理、开发新药物，乃至深入洞察生命运作的奥秘都具有深远的影响。科学家们为此奋斗了半个世纪，他们尝试从蛋白质的一维氨基酸序列（可视为蛋白质的源代码）推断出其最终的三维结构。 2021年7月15日，AlphaFold2的发布及其在《自然》杂志上的论文发表，标志着这一领域取得了巨大突破。同时，其开源软件和可搜索的物种蛋白质组数据库也为科学研究提供了便利。紧随其后，2021年6月15日，华盛顿大学大卫·贝克（David Baker）教授团队也发布了RoseTTAFold的在线版本，并提供了详尽的技术论文预印本。正是AlphaFold和RoseTTAFold的突破性进展，使得三位在蛋白质结构预测和设计领域做出卓越贡献的科学家荣获了2024年的诺贝尔化学奖： 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）：英国科学家，谷歌旗下人工智能公司DeepMind的联合创始人兼首席执行官，与约翰·江珀共同开发了AlphaFold模型。 约翰·江珀（John Jumper）：美国科学家，DeepMind研究员，与德米斯·哈萨比斯共同开发了AlphaFold模型。 哈萨比斯和江珀因开发出AlphaFold模型而获奖，该模型利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，攻克了困扰科学界数十年的难题。 戴维·贝克则因其在计算蛋白质设计方面的开创性工作而获奖，他成功设计出具有新功能的蛋白质，为生物技术和医学领域带来了新的可能性。 深度学习的兴起为生物医药领域带来了前所未有的变革，虽然在2020年前后才开始真正受到重视，但其变革的关键推动力，正是AlphaFold等突破性模型的问世。AlphaFold的成功不仅象征着AI技术在生物医药领域的应用达到了新的高度，更是一次划时代的分水岭。这些先进的工具超越了传统的数据堆积分析，具备了强大的预测能力，从而大大加速了生命科学和药物发现的进程。从2020年到现在短短四年，模型迭代速度之快令人惊叹，我们正处于一个 “AI助力生命科学和药物发现” 的全新时代！ 文章的重点来了，请注意： 如果你以前不太了解生命科学领域，现在就应该开始关注它。如果你的孩子足够聪明，学习成绩良好（并不需要顶尖），并且对生命科学有浓厚的兴趣，那么不妨认真考虑让他们从事AI助力生命科学和药物发现的相关学习和工作。因为这绝对是一个刚刚兴起的“赛道”，发展时间仅有四年左右。现在正值AI在医疗健康领域大显身手的黄金时期，是吸引优秀人才、汇集创新资源、推动技术突破的难得机遇。 男怕入错行，女怕嫁错郎！ 在为孩子选择未来的“赛道”时，我们必须谨慎，因人而异。一个有前景、而非“夕阳产业”的“赛道”，将对孩子们未来的发展至关重要！这是一个具有数千亿资金潜力的方向，英伟达已经开始频繁在AI制药领域投资布局，仅2023年5月至11月，半年时间就陆续投资了9家AI制药公司。亚马逊云科技也宣布与生命科学行业商业服务提供商EVERSANA合作，共同推广AI驱动制药等应用。谷歌云也宣布与生物制药公司Insmod合作，利用AI技术提高效率，缩短新药的开发和交付时间。 在AI飞速发展的新周期中，科技公司和生物制药公司正在强强联合，加速人类健康医疗水平的提升，而未来，才刚刚开始. . . . . . ！ 
大家好，我用ChatGPT-4 的图像生成功能，为本文生成了一个未来AI助力生命科学和药物发现的三张想象图片，希望大家喜欢。😀 祝大家圣诞节快乐，新年好！ （全文完） 本文作者：亚特兰大资深房地产经纪，著名网络房地产知识撰稿人Willy Rong。 willy.rong518@gmail.com (404) 849-2767 | 微信ID: WillyRong |
