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　　当AI与蛋白质研究相遇，会碰撞出什么火花？用于药物，可助力新靶点的发现，缩短药物研发周期；用于食品，可以设计出更营养、更安全、更具风味的美食；用于材料，可以生成超越自然界的新蛋白质材料……

　　8月23日，“更好的世界，更好的我们”AI+医疗科技论坛暨谢诺投资集团十周年庆典在广州举行。多位来自全球的知名AI+医疗科技领域专家、生物医药企业及投资者共聚一堂，通过主旨演讲和圆桌对话，分享来自全球科技前沿和企业实践的最新见解。

　　“蛋白质，大自然最壮观的机器！”分子之心创始人医疗科学，美国芝加哥大学丰田计算技术研究所教授，清华大学智能产业研究院（AIR）访问学者许锦波用这句话为他的主旨演讲《AI蛋白质技术最新进展》开头。“以血红蛋白为例，这是人体内负责运输氧气、排除二氧化碳的蛋白质。其结构的首位测定者获得1962年诺贝尔化学奖。”

　　科学家们为何如此热衷于测定蛋白质的结构？原来蛋白质测序可揭开成千上万种蛋白质的奥秘。以医学为例，在许多疾病中，细胞产生的蛋白质等物质可以充当类似于指纹的独特的生物标志物。检测这些生物标志物能够帮助研究人员了解疾病成因，提供更准确的诊断，甚至为寻找治疗方法提供新思路。

　　许锦波介绍，使用传统的生物实验解析法、传统计算生物测序法，耗时长、成本高、成功率低。AI的出现大大加速了蛋白质研究进程。2016年，他开发了第一个能大幅提升蛋白质结构预测精度的AI算法。之后的三四年，这一问题引发工业界的广泛关注和深度投入。2020年，大多数蛋白质结构预测的问题基本得到了解决。

　　许锦波介绍，在制药、材料、农业、食品、环保等真实的产业应用中，AI蛋白生成技术将才是真正驱动多领域变革的新技术引擎开云网页。

　　例如，在药物设计方面，蛋白疗法可以覆盖很多小分子药物未能覆盖的疾病靶点。AI可助力新靶点的发现，缩短药物研发周期、提升成功率，并变革新药发现模式，从“试错式”升级为“可编程”“可预测”。

　　在高性能材料方面，AI生成的超越自然界的新蛋白质材料，可满足特定机械性能需求，同步解决环境保护和实现经济可持续发展等问题。

　　在食品保健方面，AI可以设计出更营养、更安全、更具风味的蛋白质，变革传统食品工业模式，智能化的食品工业更高效、低碳、优质，满足新时代的食品需求。

　　据介绍，“生成式”的AI蛋白质技术目前还在发展初期，无论是基础研究还是产业应用医疗科学，都有很多难题亟待突破。幸运的是，随着生成式AI的广泛应用、生物制药产业发展、合成生物学的爆发，AI蛋白质生成技术发展已经具备了优质的生长土壤，未来几年有望迎来飞速发展。

　　活动现场，约翰·霍普金斯电子计算机工程系医学影像分析博士、柏视医疗总裁兼联席董事长徐晨阳带来了《AI医疗影像科技发展和在癌症治疗的革新应用》的主旨演讲。

　　紧随主旨演讲的是圆桌论坛。徐晨阳，许锦波与中山大学教授开云网页、主任医师丁培荣，香港科技大学教授、恩康药业创始人梁纯四位专家，围绕《人工智能与生物医疗》开启一场引人入胜的深度圆桌探讨。演讲内容精彩、圆桌论坛更让在场的每一位都受益匪浅，收获颇丰。

　　在广东省人工智能产业协会的见证下，谢诺投资集团与来自中山大学的团队——柏视医疗和屡获国际大奖的国内领先AI制药企业德睿智药签订了《合作备忘录》，共同搭建人工智能全景式产业知识图谱。

　　广东省人工智能产业协会副会长、谢诺投资集团投委会主席魏晓林表示：将在德睿智药和柏视医疗人工智能领域的深厚积累和领先的技术视野的基础上，不断迭代AI产业知识图谱，为助力广东乃至中国AI产业发展贡献力量。开云网页开云网页