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Robert Langer:生物计算时代,用AI辅助预测不同生物现象

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生辉 2021-05-13 15:23

5 月 10 日,“首届中国生物计算大会” 在苏州金鸡湖畔拉开帷幕,产、学、研、资界专家围绕 “BT&IT” 主题,从各自角度出发,探讨生物计算的定义、边界以及 AI 对于生物数据的意义等。此次大会由中国首家生物计算技术驱动的生命科学公司百图生科,与致力于 IT 和 BT 交叉融合的创新孵化中心播禾创新共同主办。

在国际视角下的生物计算新孵化专场,美国科学院、工程院、医学院院士,麻省理工学院 David H.Koch 学院教授 Robert Langer 通过视频连线与现场专家针对生物计算的定义、AI 与生物科学的结合方式、生物计算行业发展等问题展开对话。

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图 | Robert Langer(来源:《麻省理工科技评论》)

以下为对话实录,生辉进行了未改变原意的修改:

Q:作为一名在将化学工程技术和知识与生物医药结合、应用方面拥有成功经验的先驱,能否请您对关于做好科学研究,青年人才以及科技行业发展经验和建议进行分享?

Robert:关于这个话题我可以分享很多东西,但我认为这取决于你所处的状态。如果你现在是一名高中生或者是本科学生,我认为最重要的部分是打牢基础知识,学习到扎实的生物学、化学、数学或者物理的基础知识。坚实的基础训练是最重要的。

但是就我当时所处的状态来说,我认为是到了一个转变的时刻。事实上在我看来,对很多人来说,也许在完成本科教育之前,别人对他们的评价大都基于他们能否很好地回答问题。比如说,你在考试中获得 99 分或者 100 分,那只能说明你问题回答得很好。但那些能在某些领域具备开拓性,能够很成功的人,他们具备的是能够提出好问题的能力。所以,在我看来,学习如何提出好的问题是十分重要的,这和如何回答好问题是不一样的。当你处于研究生、博士后或者刚创业的阶段,可能外界对你的评价很大程度上取决于你是否能够回答问题,但如果你只是能对不重要的事情提供很好的答案,是远远不够的,我认为,学会拓展自己的能力更加重要。

以我自己为例,作为化学家,有时人们会问我,你认为你获得今天的成就是在哪些方面做得非常突出?我认为我自己是很幸运,我也很感恩,但是我同样认为这也和我在博士后期间做了一些与众不同的事情相关。大概在 50 年前,石油化工行业有很多高薪工作的机会,我的同学毕业后基本上都在石油行业工作,我也得到了很多工作机会,但我并不感到兴奋。我认为他们提出的问题并不能在很大程度上改变世界。所以我最终选择了医院外科的工作,成为那里唯一的化学工程师。在医院,我接触到了很多生物学家和临床医学家,我了解到每个人对医学和生物学都有不同的理解。在那个阶段,我学到很多知识,是这些经历让我意识到要学习新知识远比单单做同样一类事情要重要,要学会拓展自己的能力。这是我的经历,为了达到同样的目的你可以有更多的选择,以上是我的一些建议。

Q:对交叉学科融合和应用的工作者,如果您是一家 AI 制药企业的管理者,您将怎样提升 AI 工程师、生物信息学家和生物科学家合作的工作效率?

Robert:在我的实验室,我会把具有完全不同背景的人安排在一个办公室。MIT 的一个小会议室只能容纳 3—4 个人,我印象深刻的是,我们有一位很出色的分子生物学家 Dan,和一位优秀的化学合成学家 David 成为了很好的朋友。David 开发化学合成,Dan 发展新的检测技术,联合开发出了一种全新高通量的手段。这种手段产生了新的 SiRNA、mRNA、新的高聚物等。

所以我认为把不同背景的人聚集在一起,让他们成为很好的伙伴,是非常重要的。这一原则也在我身上得到了体现,1970 年,我和两个好朋友 —— 一位是小儿外科医生,另一位是神经外科医生,一起开发了组织工程学的一些原理。那是 50 年前了,他们至今仍是我最好的两个朋友,直到今天我们仍在一起工作。所以我认为有机会在相对近距离的接触到不同背景的人,让他们有机会交流想法,成为朋友是一件很重要的事情。

另一个例子是,罗伯特・科赫研究所本身是有 7 门工程学的方向,包括医药科学、生物科学领域里多个方向的人才,我认为这对帮助人们接触自己平时不易触碰到的领域是非常有帮助的。

Q:现在有不少新技术是围绕计算机展开的,您觉得人工智能、机器学习等技术将如何影响生命科学行业?

Robert:我认为计算机拥有广泛的应用,在我们的实验室中,我们也一直在用它来发表论文。有一些让我特别兴奋的是,它可以帮助我们预测出哪种结构对 SiRNA、mRNA 传递的生物具有最好的兼容性。我认为我们首先需要一个非常庞大的数据库,从而了解哪些方法真正有用,你也可以以多种方式将其广泛应用于人工智能。就像 MIT 正在建立一所人工智能学院,我认为人工智能、机器学习未来会使预测变得更快更好,让各个研发项目拥有更快的进展。

Q:您是如何看待在利用 AI 进行快速预测和预测更精准这两件事中寻找平衡的?

Robert:我认为核心是要有好的、很纯净的数据集。

Q:对现场的学生、青年科研人员,尤其是一些交叉科学领域的探索人员,你对帮助他们探索职业方向有哪些建议?

Robert:探索学科的交叉也是拓展学科能力,我认为这很重要。但你要一直做出色的工作,时刻拥有远大的理想,拥有改变世界的梦想,做可以真正改变世界的工作,而不是一些墨守陈规的工作。做一些颠覆性不强的工作是非常保险的,但就我个人来说,我更愿意做高概率会失败但是十分创新的工作。另外,如果你做的是一些颠覆性的工作,你可能收获很多的批评,这是十分常见。我们成立的公司之一 Moderna,从成立之初就收到了新闻界和科学界各种各样的批评,说它没有做好科学。这也是我的另一个建议,如果你想尝试进行一些变革性的工作,你需要对将面对的批评、困难和失败有心理预期。我的建议是不要放弃,继续为了梦想而努力。

Q:Langer 教授,因为您刚才提到了 Moderna,您是否能分享一下您是怎样帮助其他企业家在生物领域成功建立一家公司的?

Robert:首先,Moderna 拥有一种变革性的技术。其次,我们拥有很好的知识产权保护体系以及非常优秀的人才,特别是出色的首席执行官。最后就是我将它叫做平台技术,你知道可以不断利用相似的生产方式,以类似即插即用的方式产生现有的九种疫苗的探索,这都是在纳米颗粒领域我们实验室进行前沿探索得到的。所以,基本上你在平台上拥有了 50 种技术,就可以不断地产生不同的东西以及更好的方法。

Q:在初创公司的运营过程中,您对年轻的创始人有什么建议?

Robert:当你建立一家公司时,就是科学家和商人之间的合作。这对我来说,很重要的一件事是我们有优秀的科学家,同时我们有足够有远见的卓越商人。我认为他们合作得非常好,一起规划未来。因此,我认为经营一家成功的公司靠的是团队,你要拥有很好的科研成果,同时也要有优秀的商业团队。

Q:最后一个问题,您对生物计算的定义是什么?

Robert:用计算机技术和算法辅助预测不同的生物现象。

-End-

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