夜雨聆风
6月5日下午，AI+Biology研讨会暨青科沙龙200+期特别活动在浙江大学紫金港校区数学高等研究院报告厅顺利举行。当下人工智能技术飞速发展，已深度渗透至生命科学各大细分领域，成为生命科学研究的重要助力。
本次活动由华安生物、深究科学、生物世界联合打造的公益性学术直播平台青科沙龙，携手浙江大学数学高等研究院共同举办。青科沙龙至今已开展超200期活动，邀请近千名一线青年科研人员，搭建起了氛围活跃的学术交流社区。
研讨会聚焦生物大模型、结构生物学、药物设计、时空蛋白质组学四大前沿方向，旨在把握AI与生命科学交叉领域的前沿趋势，活动伊始浙江大学数学高等研究院阮勇斌致欢迎词，接下来四位深耕不同方向的青年科研学者依次带来精彩主题报告，分享前沿研究成果与行业思考。
中国科学院杭州医学所研究员、医学人工智能中心副主任陈广勇，以基于大模型技术的核酸功能标注与从头设计为主题展开分享，梳理了AI技术在生物分子筛选、核酸研究中的应用，探讨了利用大模型解决生物数据稀缺难题的方法，并介绍了依托大模型实现核酸功能标注、序列优化与靶向设计的完整技术路线。同时他也结合行业现状，剖析了AI制药过往发展痛点，看好生物大分子方向的应用前景。
中国科学技术大学生命科学与医学部教授张凯，围绕后AlphaFold时代，结构生物学路在何方？ 分享独到见解。他回顾了结构生物学的发展历程与技术突破，明确AlphaFold等AI预测工具无法替代实验结构生物学，重点介绍团队依托冷冻电镜开展的原位结构研究，指出原位成像技术能够捕捉蛋白天然构象、小分子结合状态与动态反应过程，是解析生命机制、助力医学研究的关键。他认为，“现在行业有种误区，认为AI无所不用，实验没有意义，但生命体极其复杂，实验永远是根基。目前生物领域高质量数据集十分匮乏，这是全行业的核心瓶颈。”
上海交通大学基础医学院研究员庄友文则带来题为“靶向GPCR药物设计：从SBDD到AIDD”的报告。他分析了GPCR药物研发的难点，对比了传统基于结构的药物设计（SBDD）与人工智能辅助药物设计（AIDD）的优劣，并结合多项实际研发案例，证明AI与传统药物设计技术融合可大幅提升研发效率。他提出，“GPCR药物研发难度极大，传统SBDD依托静态结构，存在局限，AIDD可以大幅提升研发效率。AI和传统药物设计不是替代关系，而是协同互补。”庄友文认为，AI是药物研发的助推器，二者协同发展才是未来药物设计的主流方向。
西湖实验室生命科学和生物医学研究所助理研究员董振，以基于时空蛋白质组学构建虚拟细胞为主题进行分享，介绍了蛋白质组学的主流技术与发展现状，对比了多种空间蛋白质组学技术的优缺点。
本次研讨会汇聚人工智能、结构生物学、药物研发、蛋白质组学等多领域青年才俊，实现了数学、计算机科学与生命科学的深度跨界交流。各位嘉宾不仅展示了AI赋能生命科学的前沿技术与落地成果，也客观探讨了当前技术瓶颈、行业挑战与未来发展方向。
很显然，AI是生命科学的强力助推器，但无法替代基础实验。本次活动为青年科研人员创造交流机会，助力跨领域合作交流。
