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[導(dǎo)讀] 近日,在第13屆全球蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測競賽上,舉世聞名的AlphaGo(阿爾法狗)的開發(fā)者DeepMind公司,憑借其最新開發(fā)的人工智能程序AlphaFold擊敗其他97種算法奪得冠軍,贏得43個(gè)參

近日,在第13屆全球蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測競賽上,舉世聞名的AlphaGo(阿爾法狗)的開發(fā)者DeepMind公司,憑借其最新開發(fā)的人工智能程序AlphaFold擊敗其他97種算法奪得冠軍,贏得43個(gè)參賽蛋白中的25個(gè)單項(xiàng)最佳模型,成功預(yù)測了蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。那么,該成果對(duì)于生命科學(xué)研究特別是基因科研的發(fā)展意味著什么?又將帶來哪些倫理挑戰(zhàn)呢?本期我們邀請(qǐng)權(quán)威專家為您詳細(xì)解析。--編者

人工智能的介入已成為生命科學(xué)研究發(fā)展的必然

基因是生命的藍(lán)圖,蛋白質(zhì)是生理功能的執(zhí)行者、生命現(xiàn)象的直接體現(xiàn)者。預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),有助于了解蛋白質(zhì)的作用,了解蛋白質(zhì)如何行使其生物功能,認(rèn)識(shí)蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)或其他分子之間的相互作用。這無論是對(duì)于生物學(xué)還是醫(yī)學(xué)和藥學(xué),都是非常重要的。尤其是深入了解蛋白質(zhì)折疊與錯(cuò)誤折疊的關(guān)系,對(duì)于闡明人類諸多疾病,如糖尿并帕金森癥和阿爾茨海默病等的致病機(jī)制以及尋找治療方法將大有裨益。

但解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)一直是生物學(xué)領(lǐng)域的大難題。主要是耗時(shí)費(fèi)力,如果手動(dòng)模擬蛋白質(zhì)的每一種可能結(jié)構(gòu),要花的時(shí)間預(yù)計(jì)比宇宙的年齡會(huì)更長。想要獲得一個(gè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),需要的不僅是經(jīng)驗(yàn)與技術(shù),有時(shí)還需要碰運(yùn)氣。盡管科學(xué)家們?yōu)樘岣哳A(yù)測效率和質(zhì)量投入了大量的資金和精力,但此前尚未尋找出理想的方法。

此次人工智能系統(tǒng)AlphaFold通過深度學(xué)習(xí),根據(jù)所包含的氨基酸計(jì)算預(yù)測蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)且準(zhǔn)確程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于現(xiàn)有預(yù)測方法,雖未像AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍那樣引起全球民眾關(guān)注,卻讓人工智能、生命科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的專家深受鼓舞與震驚??梢哉f,人工智能系統(tǒng)又一次樹立起了“里程碑”,而且這一次是在更加復(fù)雜、專業(yè)的生命科學(xué)研究方面。因而,其形成的沖擊在程度上不亞于當(dāng)年的AlphaGo。據(jù)悉,2017年底,谷歌還拿出了一款名為DeepVariant的人工智能系統(tǒng),旨在運(yùn)用最先進(jìn)的人工智能技術(shù),建立更精確的人類基因組譜圖。那么,人工智能的介入對(duì)生命科學(xué)研究特別是基因科研的發(fā)展意味著什么?

我想,人工智能的介入已成為生命科學(xué)研究發(fā)展的必然。它極大地推動(dòng)了基因科學(xué)研究的發(fā)展,我們應(yīng)認(rèn)真對(duì)待,揚(yáng)利抑弊,使之為生命科學(xué)研究甚至推動(dòng)人類進(jìn)步服務(wù)。

人工智能使疑難疾病的識(shí)別和施治更有效

從純粹的科學(xué)研究角度來說,AlphaFold成功預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)可以證明,人工智能的介入為生命科學(xué)研究迅猛發(fā)展插上了翅膀,已經(jīng)成為基因科學(xué)家的得力研究助手。人工智能是基于大數(shù)據(jù)、基于對(duì)很多過去的經(jīng)驗(yàn)積累的深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生的智能體,可以幫助人類拓展視野,甚至改變思維方式,進(jìn)而增強(qiáng)認(rèn)識(shí)事物的能力。借助人工智能算法的輔助指導(dǎo),研究人員可更好地尋找并優(yōu)化研究方向,提高研究效率。在研究過程中,人工智能可以承擔(dān)閱讀文獻(xiàn)、設(shè)計(jì)和運(yùn)行實(shí)驗(yàn),并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果的工作,處理研究人員希望擁有但又極感頭痛的海量數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)的機(jī)械性處理不僅枯燥、緩慢,還容易出錯(cuò),而人工智能因具有算法優(yōu)勢(shì)且無需休息而有力地克服了這些問題。據(jù)統(tǒng)計(jì),人力每周大約能完成10次試驗(yàn),而機(jī)器可以完成1000次。

從科學(xué)研究成果應(yīng)用來看,正是基因科學(xué)和人工智能的興起與蓬勃發(fā)展,促進(jìn)了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)技術(shù)的巨大進(jìn)步。研究表明,除了外傷性疾病,所有的疾病或多或少都是基因的改變、突變和表達(dá)的改變?cè)斐傻摹R虼?,科學(xué)家一直不遺余力地尋找基因和疾病的對(duì)應(yīng)關(guān)系,人工智能通過出色的機(jī)器學(xué)習(xí)能力加速了這一進(jìn)程,推動(dòng)形成相應(yīng)的治療或檢測技術(shù)。目前,在預(yù)防性篩查方面已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)了人工智能、基因檢測和深度檢查的結(jié)合,而且人工智能的日益普及正讓這種深度檢查價(jià)格迅速下降。

隨著人工智能的進(jìn)步,疾病治療有望徹底成為一項(xiàng)信息+基因的科技,依靠人工智能和基因技術(shù)重塑患者體內(nèi)組織和器官的活性,還能夠開發(fā)出相應(yīng)藥物,直接定一種癌癥背后的代謝流程。同時(shí),因?yàn)橛辛嘶蚣夹g(shù)、蛋白檢測等這一系列手段,通過人工智能對(duì)疾病特征的數(shù)字性因果描述與定義,結(jié)合每個(gè)人特有的基因組信息,可以使疑難疾病的識(shí)別和施治方式更有效,最大限度地遏制過去經(jīng)驗(yàn)醫(yī)療模式下的誤診誤治率,真正實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)醫(yī)療”,從而幫助人類戰(zhàn)勝疾并保障健康甚至得到永生。

人工智能的介入可能加劇基因研究領(lǐng)域的倫理爭議

人工智能與基因科學(xué)的“強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合”,有助于全面掌握人類的基因結(jié)構(gòu)、功能及其調(diào)控機(jī)制,將極大地推動(dòng)基因科學(xué)研究的發(fā)展,甚至可以使之發(fā)生革命性的變化,從根本上改變?nèi)祟惖慕】岛蜕顮顩r,但同時(shí)也帶來新的倫理沖突,并使該領(lǐng)域原來存在的某些倫理問題進(jìn)一步顯現(xiàn)。

在新產(chǎn)生的倫理沖突方面,一是關(guān)于人的尊嚴(yán)問題。人工智能參與基因研究,事關(guān)人的生命健康,具有極強(qiáng)的倫理價(jià)值傾向,在其運(yùn)用之時(shí),應(yīng)高度關(guān)注對(duì)倫理價(jià)值的評(píng)估,但目前尚無普遍的倫理規(guī)范,依舊是完全拋開人類的心理和社會(huì)屬性,因循生物醫(yī)學(xué)模式,從而把基因醫(yī)學(xué)研究又一次推向了極端。而其研究成果的應(yīng)用,更是涉及“人能像其他客體一樣被設(shè)計(jì)制造”等對(duì)人的本質(zhì)、價(jià)值、尊嚴(yán)進(jìn)行干涉的問題,還有具體使用中諸如“算法歧視”等歧視性濫用問題,都需要我們審慎對(duì)待。

二是責(zé)任倫理問題。人工智能必然日益向高智能、精準(zhǔn)化方向發(fā)展,在生命科學(xué)研究與應(yīng)用中發(fā)揮的作用日益強(qiáng)大。隨之而來的問題是,誰應(yīng)對(duì)其作為一個(gè)智能系統(tǒng)的工作過程與工作結(jié)果負(fù)責(zé)?人工智能的設(shè)計(jì)者、制造者、維護(hù)者、使用者、監(jiān)督者對(duì)此應(yīng)各負(fù)怎樣的社會(huì)責(zé)任,成為我們不得不面臨的難題。據(jù)報(bào)道,硅谷已經(jīng)出現(xiàn)全部由人工智能操作的“未來”實(shí)驗(yàn)室,其創(chuàng)始人稱該實(shí)驗(yàn)室的“未來”之處在于“我不知道這些機(jī)器人在做什么實(shí)驗(yàn)。因?yàn)檫@些實(shí)驗(yàn)完全是由一個(gè)人工智能程序設(shè)計(jì)的。”若真如此,誰應(yīng)對(duì)它們的工作過程和結(jié)果負(fù)責(zé),該負(fù)怎樣的責(zé)任,如何防止人工智能系統(tǒng)工作失控帶來的危害,不能不讓人深思。

三是人工智能成果應(yīng)用的公平性問題。人工智能參與開發(fā)的檢測與治療技術(shù)在應(yīng)用之初的一段時(shí)期付費(fèi)將比較昂貴,因而其主要消費(fèi)者也僅限于少數(shù)群體,會(huì)導(dǎo)致多數(shù)普通患者不能接受人工智能醫(yī)療檢測,會(huì)在一個(gè)階段存在使用上的不公正,甚至可能出現(xiàn)“誰將生存”的問題。但隨著大規(guī)模的使用,其費(fèi)用將會(huì)下降。

四是關(guān)于人工智能系統(tǒng)對(duì)科研、醫(yī)療從業(yè)人員就業(yè)的結(jié)構(gòu)性沖擊問題。人工智能有可能取代科研、醫(yī)療人員中以機(jī)械性、可重復(fù)的腦力勞動(dòng)為主要職業(yè)的人員,然而其應(yīng)用也會(huì)創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。所以在可預(yù)見的未來,基因研究與應(yīng)用領(lǐng)域“機(jī)器排擠人”的現(xiàn)象并不絕對(duì)存在,但提示我們?cè)谌斯ぶ悄軙r(shí)代要學(xué)會(huì)適應(yīng)新的工作要求,不斷提升自身能力。

除了上述新出現(xiàn)的問題,人工智能的介入還加劇了基因研究領(lǐng)域一些本已存在的倫理爭議。

一是基因科學(xué)研究成果共享問題。雖然基因研究成果的共享性早已為大多數(shù)國家所公認(rèn)并接受,但由于種種原因其真正實(shí)施一直困難重重,因此如何保障基因科學(xué)研究成果充分平等地造福全人類成為更加迫切需要解決的議題。

二是隱私權(quán)保護(hù)問題。人工智能系統(tǒng)在采集信息后會(huì)自動(dòng)進(jìn)行儲(chǔ)存分析,使用后即便手動(dòng)刪除了涉及個(gè)人隱私的信息,但依然存在找回的可能。而且人工智能的研究與應(yīng)用同大數(shù)據(jù)緊密關(guān)聯(lián),涉及海量數(shù)據(jù)且范圍更加廣泛。因此,人工智能時(shí)代誰應(yīng)該擁有與基因相關(guān)大數(shù)據(jù)的所有權(quán)、使用權(quán),由誰來負(fù)責(zé)監(jiān)管以保證其被合理合法使用,如何保護(hù)隱私和信息安全等就成為基因科學(xué)研究與應(yīng)用中迫切而又極其棘手的問題,如何設(shè)置權(quán)限管理用戶保證數(shù)據(jù)在合法范圍內(nèi)使用,防止數(shù)據(jù)資源被濫用造成數(shù)據(jù)隱私泄露的問題也將更加突出。

三是基因?qū)@麢?quán)問題?;蚴且环N有限的資源,按照現(xiàn)行國際規(guī)則,對(duì)發(fā)現(xiàn)的新基因和明確已知基因的功用都可以申請(qǐng)專利。盡管對(duì)人類基因?qū)嵭袑@淖龇ㄒ恢贝嬖诘赖伦l責(zé)的聲音,認(rèn)為它違背了“人是目的”的原則,但在各種利益尤其是商業(yè)利益的驅(qū)使下,隨著越來越多的人類基因及其功能被鑒定,圍繞基因?qū)@麢?quán)的爭奪會(huì)變得愈發(fā)激烈。

四是對(duì)基因研究的科研倫理要求更加強(qiáng)烈。基因研究及其技術(shù)成果應(yīng)用會(huì)深刻影響到人的健康、生命尊嚴(yán)與幸福,乃至人類的未來,全世界對(duì)此都應(yīng)慎之又慎。人工智能的應(yīng)用使許多研究由慢變快,甚至從不可能變?yōu)榭赡?,因此基因科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)將會(huì)借助人工智能走向何方,難免讓人有些惴惴不安,故而對(duì)科研倫理的要求顯得更加強(qiáng)烈。科研人員應(yīng)嚴(yán)肅對(duì)待人類的這種“不安”,深刻認(rèn)識(shí)、充分理解基因科學(xué)研究及技術(shù)開發(fā)的倫理要求,以及人工智能研究與應(yīng)用的“阿西洛馬23條原則”等規(guī)范,嚴(yán)格接受相應(yīng)的倫理道德的約束和調(diào)整,保證基因科技研究按照有利于提升人類尊嚴(yán)與根本福祉的軌道發(fā)展。在這方面,不久前發(fā)生的“嬰兒基因編輯”事件應(yīng)成為強(qiáng)烈的警醒。

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