E100｜ChatGPT们来了，生命科学走出一百年黑暗探索｜AIGC特‪辑‬ 硅谷101

不管是ChatGPT还是文字生成图片，生成式AI正在给生物制药行业带来全新的改变。


一家初创公司Profluent，用类似ChatGPT的蛋白质工程深度学习语言模型Progen，首次实现了AI预测蛋白质的合成，研究成果已经于1月26日发表于《自然》杂志子刊。研究人员称，这项新技术可比肩诺奖，会变得比定向进化（获得诺贝尔奖的蛋白质设计技术）更加强大。


过去一百年人类在生命科学上的探索，相当于盲筛。X光、冷冻电镜、Alphafold，现在的ChatGPT，它们正在一步步变成科学家手里越来越强大的工具。有了ChatGPT，我们在制药领域最重要的药物发现环节，可能会开启一个突飞猛进的时代，人类离治愈疾病甚至是延缓衰老更近了。




【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
郭春龙Allen，水木未来CEO




【你将听到】
01:52 结构生物学的几次大进步：冷冻电镜解析结构、Alphafold预测蛋白质结构到ChatGPT们生成药物
05:22 X光积累的数据，让Alphafold2 可以对单链蛋白的准确预测
07:50 生成式AI还需要高质量数据，但生物数据的标签成本高
09:39 优质的生物结构的数据哪里来？
10:50 不止PBD，新一代的AI对数据的要求更高
13:04 创业公司两大流派：语言生成与图片生成式AI，对应预测蛋白质序列与结构


16:34 生物科学的目标：治病、治愈癌症与延缓衰老
18:07 理解蛋白质：序列决定结构，结构决定功能
20:13 比10的50次方小分子药更难的生物药
21:19 过去一百多年，制药的方法基本靠盲筛
22:05 找到解开人类生命秘密的钥匙
23:06 ChatGPT给生物医药带来全新的可能性：解决一百年后也找不到的新靶点
24:36 一款药物诞生的七个步骤
26:31 早期药物没选对，进入临床很困难


27:03 AI如何帮助药物研发？Nimbus卖给武田制药的故事
29:41 早期研究不是花钱最多的，但是是最难的
31:22 中国结构生物学原创科研，部分领域全球领先
33:02 大药企为何创新乏力？更类似于基金运作模式
35:03 制药行业的资本运作套路
39:51 美国三大生物医药中心是如何形成的
45:00 选开源模型还是OpenAI的API接口？生物领域更看训练数据的质量
49:04 不得不做！就好比任何零售商不去拥抱电商一样




【名词解释】
冷冻电镜（Cryo-EM）
一种高分辨率的成像技术，用于观察生物分子的结构。与传统的电镜不同，Cryo-EM使用冷冻技术来冻结生物样品，使其保持原始状态并防止样品在成像过程中受到破坏。然后，使用电子束通过样品，并收集这些电子的衍射图像。与X射线晶体学和核磁共振成像不同，Cryo-EM不需要制备晶体，因此可以用于研究非晶态的生物分子。在成像后，使用计算机算法对收集的图像进行处理和重构，生成高分辨率的三维结构模型。
Cryo-EM在生物学、生物化学、药物发现等领域中发挥着越来越重要的作用，因为它可以研究到目前为止无法通过其他技术进行研究的生物分子结构。


PDB数据库（Protein Data Bank）
是一个存储蛋白质、核酸和其他生物分子三维结构数据的国际性数据库。PDB数据库是生物医学和生物科学研究中最重要的资源之一。研究人员可以利用PDB数据库中的数据来研究蛋白质、核酸和其他生物分子的结构和功能，以及分子间的相互作用。PDB数据库还提供了许多分析工具和资源，以帮助研究人员更好地理解和利用存储在其中的数据。


AlphaFold
AlphaFold是由DeepMind开发的一种人工智能系统，旨在解决生物学中蛋白质结构预测的问题。蛋白质结构是蛋白质功能的基础，但由于其复杂性和多样性，目前的实验方法难以准确预测蛋白质的三维结构，而AlphaFold的创