一个由生物技术驱动的新智能时代，即将到来？

我们进入了一个前所未有的时代。随着技术的快速变化，计算机科学、人工智能、基因工程、神经科学和机器人的发展开始推动医学的未来。近10年来，世界各地的研究机构在人工智能领域取得了巨大的突破。在这些领域中，计算机视觉、自然语言处理和语音识别的进展最为惊人。在不同的商业场景中，全球科技巨头推动了人工智能技术的应用。亚马逊、谷歌和微软开发了庞大而可扩展的云计算资源，不仅可以支持人工智能系统的培训，还可以为业务实现提供平台。此外，他们还有针对性地配备了人才、资源和财务激励机制，希望利用人工智能加快医疗领域的下一个突破。这类科技企业(包括苹果企业)已编制了相应的战略和产品规划，目标直接指向医疗卫生领域的关键。每隔几个星期，最新的报道就会透露，新的人工智能工具在某个医学诊断任务中仍然达到人类专家的水平。随着计算率的提高和算法的不断改进，数十亿行编程代码的广泛应用，不仅使技术创新的速度呈指数级增长，而且对科学领域产生了深远的影响。人工智能和数据科学改变了生物学、化学等经典学科的科学研究方法，甚至推动了制药行业出现新的实验范式。

生物技术领域的技术增长和创新周期也令人印象深刻:不久前，我们只能利用病毒或细菌的遗传信息在试管中进行相应的基因克隆试验；现在，我们可以在庞大的人类基因组中准确地编辑编辑编辑编辑编辑位置。专注于新一代基因治疗和T细胞工程的企业可以帮助肿瘤病人克服癌症。DNA(脱氧核糖核酸)测序、医学影像和高分辨率显微镜领域的数据正在爆炸式增长，为人工智能和机器学习技术提供了绝佳的机会。通过这些技术，我们可以探索海量数据背后的生物意义。随着这一趋势，以科技为核心的第一代初创企业应时而生，开启了人工智能与生物技术融合的时代。这些年轻企业瞄准了传统的药物开发领域，期待着用自己最聪明的头脑、最新的想法和新鲜的血液交叉背景，为医药行业开启新的篇章。

本书探讨了生物学和计算机科学领域的创新将如何影响未来的医学。以治疗工程为基础的新产业已初具规模。大约200年前，罂粟在欧洲和其他地区得到了广泛的治疗，伊曼纽尔·默克看到了使用罂粟生产止痛药的商机。弗雷德里希·瑟图纳受到他的启发。瑟图纳研究了从罂粟中获得大烟黄酮的创新技术，并将这种新型纯麻醉物命名为吗啡(以希腊梦神命名)。德国人造就了制药业。在此之前的几千年里，制药代表了炼金术士、医生或不同文化中的萨满巫师，将有效的天然化合物炮制成有效的有毒混合物。解释有机化学规律总是改变小分子药物的生产制备方法和医学实践原则。

医药产业兴起于工业革命时期，吸收了各技术领域的发展成果，特别是煤焦油染料产业带来的一系列化学创新。100年后，第二次世界大战结束后，英美实验室重新出现了类似当时制药行业的爆炸性创新速度。1952年至1953年，计算机科学、生物学、神经科学、人工智能和现代医学的基础研究在这两年几乎同时兴起，与太平洋引爆的第一颗氢弹的耀眼光芒相得益彰。毫不夸张地说，各领域科学研究的前沿阵地都是好消息。

医学也从原子时代的科学发现和技术发展中受益匪浅。生物技术的发展根植于生物学研究。1953年DNA双螺旋结构的发现意味着生物学的起源，20世纪70年代DNA技术的重组成功推动了生物学研究进入一个新的阶段。如今，7种药物起源于生物技术创新，是世界十大药物之一。

一九五三年，美国食品药品监督管理局（FDA）氨甲蝶呤被批准用于临床癌症治疗，这表明癌症化学疗法正式进入临床实践。早期化学治疗为选择性攻击癌细胞的治疗思路提供了合理的基础，并启发了未来几十年对新化学治疗的研究。与此同时，临床医生在这些化疗药物(以及新药物)的临床试验评估中的关键作用也开始凸显出来。他们与医药科学家和医药科学家一起，成为医药行业的关键决策者。

法律的阐述将永远改变小分子药物的制备方法和医学实践原则。

医药产业兴起于工业革命时期，吸收了各技术领域的发展成果，特别是煤焦油染料产业带来的一系列化学创新。100年后，第二次世界大战结束后，英美实验室重新出现了类似当时制药行业的爆炸性创新速度。1952年至1953年，计算机科学、生物学、神经科学、人工智能和现代医学的基础研究在这两年几乎同时兴起，与太平洋引爆的第一颗氢弹的耀眼光芒相得益彰。毫不夸张地说，各领域科学研究的前沿阵地都是好消息。

医学也从原子时代的科学发现和技术发展中受益匪浅。生物技术的发展根植于生物学研究。1953年DNA双螺旋结构的发现意味着生物学的起源，20世纪70年代DNA技术的重组成功推动了生物学研究进入一个新的阶段。如今，7种药物起源于生物技术创新，是世界十大药物之一。

一九五三年，美国食品药品监督管理局（FDA）氨甲蝶呤被批准用于临床癌症治疗，这表明癌症化学疗法正式进入临床实践。早期化学治疗为选择性攻击癌细胞的治疗思路提供了合理的基础，并启发了未来几十年对新化学治疗的研究。与此同时，临床医生在这些化疗药物(以及新药物)的临床试验评估中的关键作用也开始凸显出来。他们与医药科学家和医药科学家一起，成为医药行业的关键决策者。

本书内容

本书将生物技术和人工智能领域的时代背景与前沿研究联系起来，重点关注影响医学发展的重大创新成果。在一些章节中，我们还将深入介绍基因和细胞治疗领域的新公司，以及借助人工智能探索创新治疗方法的新公司。深入了解医学发展的历史将有助于我们更好地了解今天的医药行业，洞察未来的医学进化和发展。

第一章首先概述了现代生物学和生物医学应用中特别重要的技术创新里程碑。本章第一部分将介绍如何在新冠肺炎疫情期间成功应对大量基因组测序数据，以及生物技术公司如何利用这些信息开发新型冠状病毒疫苗。下面的内容阐述了近期生物学领域的范式变化，描述了该领域如何向更定量的学科发展。这一章的另一个关键是计算人类基因组测序中生物学的重要作用，以及它在21世纪的医疗潜力。

第二章包括人工智能领域的发展历程和使深度学习取得惊人进步的里程碑事件。我们将讨论神经科学对神经网络算法的贡献，以及视觉形成的神经生物学基础。此外，本章还将介绍不同类型的机器学习方法和当前深度学习的突破。最后，我们将对医疗领域人工智能的应用有一个初步的了解，并以今天人工智能的局限性结束。

第3章，我们将继续追溯到石器时代，回顾人类为寻找天然药物而进行的第一次随机实验。第一部分跨越了四个时代，分别介绍了基于植物学、化学治疗、生物治疗和治疗工程的医疗方法。本章将深入探讨药物工业制造和现代制药的兴起，介绍化疗药物和抗生素的诞生以及战争对其发展的影响，探讨包括免疫治疗在内的癌症治疗方法的发展。本章还包括21世纪药业商业模式和生物技术在药物发现方法创新中的作用。

第4章首先介绍了基因组精确编辑工具的发展过程和时间轴。这一章将耗费大量的时间来描述生物学、生物信息流和DNA技术的重组历史。CRISPR-Cas系统也将受到重视，这是一种来自细菌的第二代生物技术工具，已成为基因编辑的重要手段。另外，我们将回顾基于CRISPR-Cas基因疗法的临床试验，描述信使RNA(核糖核酸)疫苗成功抵抗新型冠状病毒背后的平台和创新。

第五章将揭示亚马逊、苹果、谷歌、微软等巨型科技公司如何介入医疗卫生领域，介绍数字卫生的新兴领域及其投资趋势，以及医疗卫生技术创新的驱动因素。一系列短篇小说将展示每一个科技巨头作为后来者深入医疗卫生领域并进行颠覆性创新的能力，同时我们也将审视这些企业在健康领域的竞争优势。

第6章，我们将讨论人工智能技术对当今生物医学研究的影响，以及它将如何塑造生物医学的未来。本章深入介绍了深度学习算法在癌症和脑部疾病中的应用。随后，我们将重点关注人工智能协助医疗设备的控制和控制措施以及临床人工智能面临的挑战。第七章将深入探讨人工智能和机器学习在药物发现中的作用，介绍药物发现的计算方法和人工智能协助药物设计，以及人工智能在药物发现和开发行业的地位，为这一领域的创新奠定基础。

在第八章中，我们将首先讨论基于人工智能的技术融合和假设的生成，并评估新发现引擎如何帮助生物、制药和医疗领域。下一步，我们将探讨传统实验方法与计算方法的融合，以及如何为生物学研究带来新的技术栈，促进生物学的发展。随后，我们将重点关注运动行为控制和大脑，了解人工智能在神经生物学中的潜力，以及脑科学研究对人工智能和医学领域的价值。最后，我们将看到各种利用科技和工程方法实现医疗方法创新的新兴企业。

本文节选自《未来的人工智能和计算生物》，布赖恩·希尔布什（Brian Hilbush）着

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