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AI是抢活还是赋能？颜宁给出最新答案
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陈轩甫专业压稿
科研范式转变：从“问题导向”到“观察启发”
在研究蛋白质的过程中，由于纯化而丢失了糖，糖与蛋白的相互作用就没法展现了，把纯化过程“最小化”势在必行。
如果再进一步，不要特殊的纯化直接观察呢？
基础的电镜技术如今已相当成熟，不仅可以揭示出已知分子的高分辨率结构，它还有可能帮助发现新的分子。
颜宁认为，过去用显微镜观察微观世界，而现在世界上分辨率最高的显微镜就是电子显微镜，特别是冷冻电镜，“我们能不能拿它来看看这个大千世界，看能发现什么”。
这种“观察启发”的科研范式，与之前的“问题导向”截然不同。
最终，为了避免“糟蹋外太空的、月球上的、深海的样品”，颜宁团队选择了朱自清笔下的清华荷塘。
他们取出水样后，只过滤了渣滓，再浓缩样品，放入电镜——“突然间，真的就是开眼看世界了”。
清华荷塘纤维 PNAS
水中发现了大量独特的纤维，在AI的帮助下，蛋白质大多得以归类，但有一类怎么都做不出来。“最后是我方人类，用肉眼盯了三个小时”，才恍然大悟，这是糖啊！
“这些结构完全是靠糖撑起来的，真的是进入一个新的领域”。这些从没有观察过的结构，被颜宁称为“生命暗物质”。
每一个结构还带来了大量的问题：糖是如何折叠的？它们有什么样的作用？这么漂亮的结构，这么复杂的糖，它是如何合成的？还更严峻的问题，它们来自于哪？这些纤维里面的蛋白序列只有几种氨基酸的重复，如何去查？
颜宁说：“实验室研究范式正在从问题导向变成观察驱动”。
最令人兴奋的是，甚至还发现了只有糖没有蛋白的纤维，未来它有没有可能用于碳中和？因为靠生物体的光合作用合成糖，长期储存要满足不少条件，而这种糖纤维可以直接稳定地存在于自然环境里，要求就简单多了。它还能抗温度变化，抗各种酶切，或许可以作为一种新材料，甚至成为信息存储的载体。
荷塘里的各类纤维
在这一新领域，同样也有技术的开发，以及AI的应用。“以前我们两周做一个结构，现在一天做了十几个结构，正努力在方法开发上把电镜做成一个高通量的技术。”
观察者网还了解到，颜宁团队今年10月在线发布的论文，介绍了一种名为Ahaha的简单高效算法，专门用于在冷冻电镜图像中测定糖纤维的绝对手性。
Ahaha测定糖纤维绝对手性 BioRxiv
冷冻电镜（cryo-EM）与“寻找”（seek）相结合，这整套新方法便有了个很酷的名字——“酷寻”（CryoSeek）。
AI的“影响”是赋能
颜宁表示，现在的电镜技术已经非常厉害，“大家不要怕电镜”，也不要觉得电镜很贵，许多设备是开放共享的。
但电镜“酷寻”得到的大量信息，仍然有待解读。解决之道一方面是在线公开数据，与全球学者分享；另一方面，就是训练并利用AI。
当Alphafold横空出世时，曾有人担心，像颜宁这样破解蛋白结构问题的学者，会不会“受影响”，她在现场表示，“AI是为我所用的”。
原本AI不认识糖，现在颜宁团队已经自己开发能够自动搭建糖的AI模型。
颜宁表示，每一次技术革命都是把人从相对繁琐的工作中给解放出来，让你可以去做最想做的，这本身就是很棒的赋能。
AI赋能科学（AI for Science）正在加速推动科学发现，而生物学也可能赋能AI（Biology for AI）。“我们大脑能这么节能地去处理信息，是因为从有生物开始到现在、长达几十亿年的进化，让我们大脑结构高度复杂。生命把太阳能转化成了化学能，经过这么多年的储能，才有了现在这样一个高级结构。”
颜宁畅想，参考大脑，AI未来的硬件结构，或许也会有变化。各学科对AI的赋能，可能是一个更深刻的科学问题。
- 责任编辑: 陈轩甫
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