解锁免疫系统！听听诺奖得主、前谷歌首席执行官等怎么说

转自：药明康德

人类的免疫系统是人体中最为复杂且强大的防御机制，能够抵御各类病原体和疾病的侵袭。尽管已经历了数十年的深入研究，但关于免疫系统的具体工作机制以及如何更好地运用它来促进人类健康仍有待深入研究。幸运的是，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，生物医学领域迎来了一个崭新的时代。通过对免疫系统的AI模拟，我们正逐渐揭示其深层次的运作机制，并为多种疾病开发新的治疗方法。近日，人类免疫组学计划的联合发起人WayneC.Koff博士、前谷歌首席执行官以及慈善机构SchmidtFutures的共同创始人EricE.Schmidt博士，以及1996年诺贝尔生理学或医学奖得主PeterC.Doherty博士共同在知名行业媒体STAT上发文探讨了AI如何通过解码和利用免疫系统的力量来改变人类健康的未来。在今天的文章中，药明康德内容团队将结合公开资料为读者解读其中的精彩内容。

如何运用AI解析免疫系统的奥秘

人类的免疫系统是一个庞大且复杂的综合网络，由多种基因、蛋白质、细胞和组织构成，其规模比人类基因组大几十亿倍。这一系统的主要任务是保护人体免受各种外部入侵者（如细菌、病毒、真菌以及这些微生物所产生的毒素）的侵害。为了完成这一使命，免疫系统内各种器官、细胞和蛋白质紧密合作。然而，受到年龄、遗传以及环境等多种因素的影响，每个人的免疫系统都存在差异，并且随时间而有所变化，这进一步增强了其内在的复杂性。

在围绕人类健康的研究中，人工智能正在发挥着关键作用，尤其是在探索和理解免疫系统的巨大复杂性方面。得益于分子生物学的进步，研究人员在单细胞转录组学、代谢组学、蛋白质组学、表观遗传学等层面积累了海量数据。为了精准分析这些数据，研究人员正借助诸如深度学习、混合模型等先进的AI工具，这不仅使得研究人员能够全面评估宿主对传染性和非传染性疾病、疫苗和免疫疗法的反应，还有助于识别和改进单克隆抗体、解析与免疫疗法相关的免疫库预测序列，以及预测蛋白质的3D结构。其中，像AlphaFold这样的深度学习系统已经成功预测了2亿已知蛋白质的3D结构。这些技术的进步为研究人员在流行病传播前提供了预防手段，加速了疫苗的研发，以及为癌症、阿尔茨海默病等非传染性疾病找到了新的治疗方法。此外，利用AI技术，研究人员还可以更深入地模拟生物系统，解读免疫系统的复杂性，如利用深度学习策略来识别与多种疾病、免疫衰老等相关的“免疫年龄”参数。

如何利用AI的力量实现这一伟大愿景？在文章中，三位专家提出了如下指导准则：

全球合作：各行各业应充分认识到免疫系统的AI模型在解决全球公共卫生挑战方面的潜力。来自不同领域的研究人员，如免疫学、计算机科学和工程学，应该积极合作，共同推进免疫系统AI模型的开发。

制定全新的合作框架：全球合作离不开全新的合作路线图，这不仅是规划科学发现的路径，还涵盖了融资、全球宣传和政策创新的框架。为此，需要成立新的全球研究联盟，并辅以适当的财务激励和法律支持，以打破产业界、学术界和政府之间的研究孤岛。通过更好地整合先进的生物医学和计算技术，在大规模人群研究的背景下反映人类免疫学的多样性，我们将能够大大加快研究进展。

数据共享和标准化：为推动数据共享，我们有必要构建新的系统，并同时指定隐私、安全、数据访问、数据汇总、匿名化处理和管理的标准。机器学习系统在进行数据处理时应坚守FAIR原则（即确保数字资产的可查找性、可访问性、互操作性和可重用性）。同时，要保证数据结构及其元数据的标准化，这样AI才能更加便捷地对其进行分析。而现状是，人类免疫学和遗传学之间的数据库整合及交流功能仍显笨拙，最坏的情况下，这种交流甚至完全缺失。

覆盖多样化的人群：考虑到世界上的大部分疾病都集中于生物免疫系统各异的脆弱人群，深入理解人类的生物学和免疫学多样性变得尤为关键。然而，迄今大部分医学研究主要集中在欧裔的健康成人上。为了更为全面地探索人类的免疫多样性，研究应更广泛地涵盖那些最为脆弱的群体，如老年人、孕妇、新生儿，以及居住在中低收入国家的人群，并充分考虑涉及全面免疫分析的社会和伦理问题。同时，进行此类研究时，必须坚持高标准的临床实践，确保知情同意且始终遵循最严格的伦理准则。

AI模型在免疫系统研究中的伦理考量

运用AI研究免疫系统的复杂性是一个需要全球合作的任务。公共部门与私营部门的主要利益相关者都必须深刻认识到，基于人类免疫系统的AI模型有巨大的潜力来应对全球公共卫生的挑战。然而，这也意味着必须结合政策、监管和公众参与来妥善解决与之相关的伦理、隐私和安全问题。为了推动数据共享，研究人员需要开发新系统来激励数据共享,同时确保个人隐私得到保护和数据不被滥用。总的来说，尽管AI在免疫研究领域有巨大的潜在价值，但确保其道德、公平和负责任地应用仍是首要任务。

此外，当研究人员从事相关研究时，他们必须考虑其工作的伦理影响，特别是与隐私、安全和公平相关的问题，并与所有利益相关者沟通，确保其工作成果能造福社会。例如，在开发免疫系统AI模型时，很可能会用到个人健康数据，此时研究者应采取必要措施，确保数据的隐私和安全。同时，也需关注AI模型是否可能存在或放大某种偏见，或进一步加剧健康不平等现象，努力确保所研发的模型的公正性和公平性。此外，研究人员还应对自己的模型在准确性和普适性上可能的优势和局限持开放态度，保持透明。

结语

近年来，得益于计算技术和人工智能的快速进步，研究者们已深入探索并开始解读人类免疫系统的复杂机制。他们寄望于AI模型能够为传染病的早期预防提供支持，同时为癌症和阿尔茨海默病等非传染性疾病寻找创新的治疗方法。这种基于免疫系统的AI模型不仅可能为生物医学界带来革命性的变革，还为促进人类迈向更健康、长寿的生活方式提供了新的契机。为了实现这一目标，我们需要跨学科合作、推广数据开放共享，并认真考虑相关伦理问题。眼下，历史赋予了我们一个关键的转折点。只要持续投入资源并展现坚定的决策意志，我们完全有可能释放人工智能的巨大潜力，绘制出人类健康和福祉的光明未来。