ML如何推动结构生物学的发展？哈佛科学家用AI在最小尺度上研究人类发育

对于结构生物学家 Lucas Farnung 来说，没有比单个受精卵如何发育成一个功能齐全的人类更令人着迷的问题了。他正努力在最小尺度上研究这一过程：数万亿个原子必须同步工作才能实现这一过程。

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「我看不出解决 5,000 块拼图和我们在实验室进行的研究有什么大区别。」哈佛医学院布拉瓦尼克研究所（Blavatnik Institute at Harvard Medical School）细胞生物学助理教授 Farnung 说，「我们试图从视觉上弄清楚这个过程是什么样子，然后我们就可以形成关于它如何运作的想法。」

人体中的几乎所有细胞都含有相同的遗传物质，但是这些细胞在发育过程中会变成什么组织类型（例如，变成肝脏还是皮肤）很大程度上是由基因表达决定的，基因表达决定了哪些基因被开启和关闭。

基因表达受转录过程调控，而转录正是 Farnung 研究的重点。在转录过程中，分子机器读取 DNA 内存储的遗传蓝图中包含的指令，并生成执行指令的分子 RNA。其他分子机器读取 RNA 并利用这些信息制造为身体几乎所有活动提供能量的蛋白质。

Farnung 研究负责转录的分子机器的结构和功能。

在接受媒体采访时，Farnung 讨论了他的工作以及机器学习如何加速该领域的研究。

Q：你的研究试图回答的核心问题是什么？

Farnung：我总是说，我们感兴趣的是最小的逻辑问题。人类基因组几乎存在于每个细胞中，如果你把组成基因组的 DNA 拉长，…

Q：你们团队使用什么技术来可视化分子机器？

Farnung：我们的一般方法是从细胞中分离出分子机器，然后使用特定类型的显微镜或 X 射线束对其进行观察。…

Q：人工智能开始渗透到基础生物学的方方面面。它是否改变了你进行结构生物学研究的方式？

Farnung：在过去的三四十年里，我所在领域的研究一直是一个繁琐的过程。一个博士生的科研生涯可能只专注于研究一两种蛋白质，而要了解蛋白质在细胞中的相互作用，则所需的工作量是数千…

Q：除了效率和速度之外，人工智能还在哪些方面重塑你的领域？

Farnung：一个令人兴奋的变化是，我们现在可以以无偏见的方式测试人体中的任何蛋白质与任何其他蛋白质，看看它们是否有可能相互作用。我们领域中的机器学习工具正在造成类似于个人电脑对社会造成的破…
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