目前，人工智能正以前所未有的速度渗透到科研的各个领域。当人工智能深度融入科研，会带来哪些变化？将开启哪些新的探索空间？

AI×疾病早筛技术，几滴血就能预测上百种疾病

仅仅几滴血就可以提前预测上百种疾病的潜在风险？

2024年，复旦大学研究团队依托“人类健康和疾病蛋白质组图谱”在人工智能算法的帮助下，医生可以通过简单的检测血浆蛋白质组来提前诊断和预测疾病。

据了解，这项研究最初是针对阿尔茨海默氏症 s病和其他类型的痴呆症。此前，研究团队利用大数据和人工智能算法对近1500种血浆蛋白进行了筛选和分析，发现了11种可以预测未来患痴呆症风险的血浆蛋白。

复旦大学研究院副院长、复旦大学附属华山医院神经内科副主任于金泰说，蛋白质的变化是通过验血发现的，阿尔茨海默病等疾病的征兆通过使用人工智能，早在15年前就可以发现美国人的疾病。

如果能画出更全面的蛋白质图谱，能否分析更多疾病与蛋白质的关系？

带着这个想法，研究团队分析了超过5万人的血液样本和跨越14年随访的医疗健康数据，成功绘制了世界 先说“人类健康和疾病蛋白质组图谱”同时开发了一套人工智能算法模型。

据专家介绍，这项技术的最大特点是'早发现、少花钱'医生通过检测人体血液中近3000种蛋白质的变化，结合人工智能技术，可以提前十几年预测心脏病、糖尿病、患数百种疾病的风险，如阿尔茨海默病和老年痴呆症的疾病。

于金泰说，该团队正在开发一种快速检测试剂盒以后的常规体检只需要加几十块钱的蛋白检测就可以筛查重大疾病风险。像现在测血糖血压一样方便，特别适合需要定期体检的中老年人。

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AI×全方位提升药物研发效率和质量

在浙江杭州良渚实验室，沈宁研究员和他的团队利用人工智能算法设计开发了一种治疗儿童早衰的新药，并在实验中取得了非常好的效果。目前团队正在积极寻求合作，推动临床转化。

浙江大学良渚实验室研究员沈宁表示，人工智能算法使药物设计变得快速高效。如果采用传统的大规模筛选，大概需要15到20年的研发周期，并且有极高的失败概率。有了AI算法的加持，药物研发周期可以缩短到3 ~ 5年。

早在2021年，良渚实验室就成立了由临床医学组成的团队、生物学、数学、计算机、统计学和其他多学科团队，他们已经开发了7个、八大深度学习算法，致力于遗传病、罕见疾病的准确诊断和治疗。

沈宁希望针对不同疾病甚至不同患者进行数据分析，借助AI工具为每位患者提供更个性化的治疗方案。

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目前，中国的科研界正在采取“奔跑者”拥抱人工智能技术，推动科学研究从传统经验驱动向数据驱动的跨越式转变。从实验室到行业一线，从基础理论到应用场景，AI正在成为科学家的手中“加速器”帮助多领域科研突破。