近年来，人工智能（AI）已成为科学发现的关键工具，开辟了新的研究途径，加速了创新的步伐。在各种AI技术中，图谱AI（Graph AI）和生成式AI（Generative AI）因其在解决复杂问题方面的潜力而尤为有用。单独来看，这些技术已经在药物发现、材料科学和基因组学等多个领域做出了重要贡献。但当它们结合在一起时，可以形成一个更强大的工具，用于解决科学中最具挑战性的问题。本文探讨了这些技术的工作原理及其结合如何推动科学发现。
图谱AI和生成式AI是什么？
让我们先来了解一下这两种技术。
图谱AI：连接的力量
图谱AI处理以网络或图的形式表示的数据。可以将节点视为实体，如分子或蛋白质，而边则是它们之间的关系，例如相互作用或相似性。图神经网络（GNNs）是一类特别擅长理解这些复杂关系的AI模型。这使得发现模式和获得深刻见解成为可能。
图谱AI已经应用于以下几个领域：
- 药物发现：建模分子相互作用，预测治疗潜力。
- 蛋白质折叠：解析蛋白质的复杂形状，这是一个长期存在的难题。
- 基因组学：绘制基因和蛋白质与疾病的关系，揭示遗传见解。
生成式AI：创造性解决问题
生成式AI模型，如大型语言模型（LLMs）或扩散模型，可以创建全新的数据，包括文本、图像甚至化学化合物。它们从现有数据中学习模式，并利用这些知识生成新颖的解决方案。
关键应用包括：
- 设计新分子：为研究人员可能没有想到的药物设计分子。
- 模拟生物系统：更好地理解疾病或生态系统。
- 提出新假设：基于现有研究提出新的假设。
为什么将这两者结合起来？
图谱AI擅长理解连接，而生成式AI则专注于生成新想法。结合起来，它们为更有效地应对科学挑战提供了强大的工具。以下是它们结合影响的几个例子。
1. 加速药物发现
开发新药通常需要数年时间和数十亿美元。传统上，研究人员会测试无数分子以找到合适的候选药物，这既耗时又昂贵。图谱AI通过建模分子相互作用，缩小潜在候选物的范围，基于它们与现有药物的比较进行筛选。
生成式AI通过设计完全新的分子来增强这一过程，这些分子可以根据特定需求进行设计，例如与目标蛋白结合或减少副作用。图谱AI随后分析这些新分子，预测其有效性和安全性。
例如，2020年，研究人员利用这些技术共同识别了一种治疗纤维化的药物候选物。整个过程仅用了46天，远低于通常所需的几年时间。
2. 解决蛋白质折叠问题
蛋白质是生命的基本组成部分，但理解它们如何折叠和相互作用仍然是最困难的科学挑战之一。图谱AI可以将蛋白质建模为图，将原子作为节点，将键作为边，以分析它们的折叠和相互作用。
生成式AI可以在此基础上建议具有有用特性的新蛋白质结构，例如治疗疾病的能力。DeepMind的AlphaFold利用这种方法解决了许多蛋白质折叠问题。现在，图谱AI和生成式AI的结合正在帮助研究人员设计针对特定疗法的蛋白质。
3. 推动材料科学的发展
材料科学寻找具有特定属性的新材料，如更强的金属或更好的电池。图谱AI帮助建模材料中原子的相互作用，并预测微小变化如何改善其性能。
生成式AI进一步建议完全新材料。这些材料可能具有独特的特性，如更好的耐热性或更高的能效。这些技术共同帮助科学家为下一代技术创造新材料，如高效的太阳能板和高容量电池。
4. 揭示基因组学的奥秘
在基因组学中，理解基因、蛋白质和疾病之间的联系是一个巨大的挑战。图谱AI绘制这些复杂的网络，帮助研究人员发现关系并确定治疗目标。
生成式AI随后建议新的基因序列或修改基因的方法以治疗疾病。例如，它可以提出用于基因治疗的RNA序列，或预测基因变化如何影响疾病。结合这些工具可以加快发现速度，使我们更接近治愈癌症和遗传性疾病等复杂疾病。
5. 从科学研究中发现知识
Markus J. Buehler的一项最新研究表明，图谱AI和生成式AI的结合可以从科学研究中发现知识。他们使用这些方法分析了1000多篇关于生物材料的论文。通过构建概念图，如材料属性和关系，他们发现了令人惊讶的联系。例如，他们发现贝多芬的《第九交响曲》与某些生物材料之间存在结构相似性。
这种结合随后帮助他们创造了一种新的材料——一种基于康定斯基艺术作品的菌丝体复合材料。这种材料结合了强度、多孔性和化学功能，展示了AI如何在不同学科中激发创新。
挑战与未来
尽管这些技术潜力巨大，但图谱AI和生成式AI仍面临挑战。两者都需要高质量的数据，而在基因组学等领域，高质量数据难以获取。训练这些模型也需要大量的计算能力。然而，随着AI工具的改进和数据的更加普及，这些技术只会变得更好。我们可以期待它们在众多科学领域推动突破。
总结
图谱AI和生成式AI的结合已经改变了科学家的工作方式。从加速药物发现到设计新材料和解开基因组学的奥秘，这些技术正在为一些最紧迫的科学挑战提供更快、更具创意的解决方案。随着AI的不断进化，我们可以期待更多突破，这使得研究人员和创新者迎来了一个激动人心的时代。这两种AI技术的融合只是科学发现新时代的开始。
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