“浦江科學大師講壇”開講，首期聚焦計算生物學

現在人們最關心的是健康。伴隨着老齡化社會的到來，醫學、生物學、生命科學，成爲全世界科學家關注的前沿。今天，由上海市政協發起並主管，上海市政協科技和教育委員會、復旦大學、中共上海市科學技術工作委員會、上海市科學技術委員會、上海市科學技術協會共同主辦，復旦大學承辦，世界頂尖科學家協會協辦的“浦江科學大師講壇”正式開講，首期講壇聚焦計算生物學。

生物學和計算有何關聯？計算生物學又是什麼概念？計算生物學原本是生物學的一個分支，是指開發和應用數據分析及理論的方法、數學建模和計算機仿真技術等，用於生物學、行爲學和社會羣體系統的研究的一門學科。計算生物學的最終目的不僅僅侷限於測序，而是運用計算機的思維解決生物問題，包括生物學的基礎研究和新藥的開發。

今天，2013年諾貝爾化學獎得主邁克爾·萊維特教授作“AI for Science計算生物學前沿”主報告；復旦大學複雜體系多尺度研究院院長馬劍鵬教授和復旦大學人工智能創新與產業研究院院長漆遠教授分別作“從算法到應用：全鏈條AI-賦能新藥研發”和“人工智能推動科學發現與產業發展”分報告。

關於計算和生物學的關係，馬劍鵬教授在報告中一語道破天機：” 現代生物學研究中，‘計算’已經滲透到每一個角落。”因爲，人類發現生物的速率大大增加，僅靠傳統的實驗室工作已經遠遠不能滿足生物學研究的要求。馬劍鵬指出：”體系越來越複雜，尺度越來越紛繁，信號越來越模糊，數據越來越龐大，所以，生物學研究對計算方法的依賴也將越來越強。“

馬劍鵬透露，正是基於人工智能、大數據、數學、生物醫藥等多學科的交叉融合，人類能夠用更快的速度研發出對付病毒的疫苗及新藥。而他的團隊，已經研製的一款新藥，證明對現有新冠病毒的變異株都有明顯的療效。

作爲諾獎得主，主報告人邁克爾·萊維特首創了蛋白質和DNA的分子動力學模擬方法，並一直致力於蛋白質結構預測技術的關鍵評估，研究蛋白質結構的摺疊和包裝，開發用於大規模序列結構比較的評分系統。首期講壇的主報告中，他闡述了計算生物學從一個現代生命科學中的“邊緣”學科一躍成爲引領性的龍頭學科的過程，以及所揭示的深刻的科學發展規律及方法論的啓示，同時也討論“無用”的基礎科學和“有用”的應用科學之間的深層依賴關係。

萊維特教授報告中的一席話頗有意思：”美國的一些醫學工作者，一直致力於基礎研究。記住，他們不是醫生，從來不會去看病。他們中的不少人獲得了諾貝爾獎。同時，很多醫生一直是在治病救人的，但他們很少得獎。”

漆遠教授曾任美國普渡大學終身教職、阿里巴巴副總裁、螞蟻集團首席人工智能科學家及數據智能委員會主席。他長期從事大數據驅動的機器學習、計算生物學、金融智能理論研究和應用研發工作。他指出，數據及計算是人工智能的基礎，人工智能的應用前景廣闊。比如，運用人工智能，人們可以準確預報一個星期、一個月後的天氣，準確預報當日某個時間的太陽輻射，對於新能源產業的發展意義重大。

三位科學家都對計算生物學的人才培養提出要求。畢竟，許多計算生物學研究屬於大兵團作戰，需要人才集聚、密集人才。而在傳統觀念中，計算機和生物屬於兩門完全不相關的學科。高校急需打破學科壁壘，促進學科融合。馬劍鵬說：”要從娃娃抓起，否則是真的會輸在了起跑線上。“

新民晚報記者 張炯強