摘要：戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），1976年出生于伦敦，是人工智能领域的先驱和引领创新者。目前，他担任Google DeepMind的首席执行官，并已被公认为推动科学技术进步的重要人物之一。在瑞典皇家科学院的诺贝尔奖演讲中，哈萨比斯集中展示了A
戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），1976年出生于伦敦，是人工智能领域的先驱和引领创新者。目前，他担任Google DeepMind的首席执行官，并已被公认为推动科学技术进步的重要人物之一。在瑞典皇家科学院的诺贝尔奖演讲中，哈萨比斯集中展示了AI如何在分子生物学和医药健康领域引发革命，特别是在破解蛋白质折叠以及加速新药研发上的突破性成就。以下深入探讨AI技术如何重新定义生命科学的格局。
蛋白质折叠被誉为生命科学领域的核心挑战之一，因为它直接关系到理解疾病机制与生物功能。但传统实验技术，如X射线晶体学和冷冻电镜，通常需要花费多年时间研究一个蛋白质的结构。而AlphaFold，一个由DeepMind团队开发的人工智能系统，却通过深度学习实现了对超过2亿种已知蛋白质结构的精准预测，高效且准确性达到了原子级别。
技术突破的意义
效率革命：过去需要花费数年才能完成的研究任务，随着AlphaFold的应用，现在可以在短短几小时内完成。多领域应用：AlphaFold已经在关键领域如抗生素抗药性研究、新酶设计以及罕见疾病蛋白结构分析上展示了强大的支持作用。开放共享加速进步：通过与欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作，AlphaFold数据库被公开，用于免费对接全球科学家。这使得数百万研究人员可以直接下载并利用这些预测数据，推动生物医学领域的发展。这项技术的成功不仅为药物发现提供了强大的技术支持，也为应对环境问题（如塑料污染降解）提供了解决方案。例如，科学家通过AlphaFold设计出了一种新型酶，可有效分解塑料废物。此外，其在解决长期被忽视的疾病（如疟疾）研究中也发挥了革命性作用，为医疗突破注入了新动力。
哈萨比斯在演讲中进一步提出，人工智能技术可以从根本上重塑药物研发的模式。他预测，未来十年，新药发现流程将从传统的多项试验筛选变为基于计算的高效预测，成功将研发周期缩短到数周甚至数天。
变革性的影响
针对性治疗发展：通过分析患者基因序列与蛋白质相互作用，AI能够更快发现应对癌症、阿尔兹海默症等复杂疾病的新药靶点。大幅降低成本：AI减少了实验室的物理试验需求，使研发费用大幅下降，特别是在广泛传播性疾病的治疗药物中尤为关键。增强科学精准度：AI驱动的数据建模能力，通过评估小分子与蛋白质结合的可信度，以高度的精确性筛选出最有效的候选分子。为此，哈萨比斯创立了Isomorphic Labs公司，专注通过AI模型进行药物分子的最佳行动路径设计，目标是使科学发现进入更高效、更准确的全新时代。
哈萨比斯的工作并不限于静态的蛋白质结构预测，他还勾勒出一个动态“数字生物学”的未来愿景。他认为AI技术最终将成为探索生命动态和疾病机制的最佳工具，而这意味着：
生物动态学研究：AlphaFold 3已经实现蛋白-蛋白以及蛋白与RNA/DNA分子交互的预测，从而深化对细胞内部动态活动的理解。个性化精准诊疗：通过将患者基因数据和蛋白模拟相结合，AI将可能为不同患者制定出最合适的治疗方案，提高病患的生存率和生活质量。科学的数字速度：AI正在逐步实现“数字速度”的科学突破，从信息的快速采集到实验验证的全链路实现，将显著提高基础研究和产业落地的效率。目前，DeepMind团队正在研究虚拟细胞动态模拟的可能性。如果AI能够在不久的将来精确模拟整个细胞运行机制，科学家将可以实时追踪疾病发生的分子过程，并快速测试治疗策略的有效性。
作为开拓者，戴密斯·哈萨比斯不仅是一位科学家，更是一位梦想家。他从少年时代就展现出对围棋与计算的强大兴趣，并早早开启了人工智能探索的旅程。通过整合AI、神经科学与生物学，他不仅释放了AlphaFold的技术潜力，还重新定义了一种多学科跨界协作的可能性。
这种推动创新的合作精神将继续引领未来。通过多个领域的交叉研究与技术共享，人工智能不仅使科学的疆界不断拓宽，也逐步向解决重大人类问题迈进。
戴密斯·哈萨比斯以其领导的AlphaFold项目证明了AI在推动生命科学突破中的核心作用。从蛋白质折叠问题的破解到全新药物开发模式的提出，再到与全球科学界共享研究成果，他的努力深刻展现了AI技术对人类健康与科学进步的深远影响。未来，我们有理由期待，AI将继续拓展生命科学的未知领域，推动医学与生物学迈向新的巅峰。
来源：生酮饮食和轻断食
