现在人们最关心的是健康。伴随着老龄化社会的到来，医学、生物学、生命科学，成为全世界科学家关注的前沿。今天，由上海市政协发起并主管，上海市政协科技和教育委员会、复旦大学、中共上海市科学技术工作委员会、上海市科学技术委员会、上海市科学技术协会共同主办，复旦大学承办，世界顶尖科学家协会协办的“浦江科学大师讲坛”正式开讲，首期讲坛聚焦计算生物学。
生物学和计算有何关联？计算生物学又是什么概念？计算生物学原本是生物学的一个分支，是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术等，用于生物学、行为学和社会群体系统的研究的一门学科。计算生物学的最终目的不仅仅局限于测序，而是运用计算机的思维解决生物问题，包括生物学的基础研究和新药的开发。
今天，2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特教授作“AI for Science计算生物学前沿”主报告；复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏教授和复旦大学人工智能创新与产业研究院院长漆远教授分别作“从算法到应用：全链条AI-赋能新药研发”和“人工智能推动科学发现与产业发展”分报告。
关于计算和生物学的关系，马剑鹏教授在报告中一语道破天机：” 现代生物学研究中，‘计算’已经渗透到每一个角落。”因为，人类发现生物的速率大大增加，仅靠传统的实验室工作已经远远不能满足生物学研究的要求。马剑鹏指出：”体系越来越复杂，尺度越来越纷繁，信号越来越模糊，数据越来越庞大，所以，生物学研究对计算方法的依赖也将越来越强。“
马剑鹏透露，正是基于人工智能、大数据、数学、生物医药等多学科的交叉融合，人类能够用更快的速度研发出对付病毒的疫苗及新药。而他的团队，已经研制的一款新药，证明对现有新冠病毒的变异株都有明显的疗效。
作为诺奖得主，主报告人迈克尔·莱维特首创了蛋白质和DNA的分子动力学模拟方法，并一直致力于蛋白质结构预测技术的关键评估，研究蛋白质结构的折叠和包装，开发用于大规模序列结构比较的评分系统。首期讲坛的主报告中，他阐述了计算生物学从一个现代生命科学中的“边缘”学科一跃成为引领性的龙头学科的过程，以及所揭示的深刻的科学发展规律及方法论的启示，同时也讨论“无用”的基础科学和“有用”的应用科学之间的深层依赖关系。
莱维特教授报告中的一席话颇有意思：”美国的一些医学工作者，一直致力于基础研究。记住，他们不是医生，从来不会去看病。他们中的不少人获得了诺贝尔奖。同时，很多医生一直是在治病救人的，但他们很少得奖。”
漆远教授曾任美国普渡大学终身教职、阿里巴巴副总裁、蚂蚁集团首席人工智能科学家及数据智能委员会主席。他长期从事大数据驱动的机器学习、计算生物学、金融智能理论研究和应用研发工作。他指出，数据及计算是人工智能的基础，人工智能的应用前景广阔。比如，运用人工智能，人们可以准确预报一个星期、一个月后的天气，准确预报当日某个时间的太阳辐射，对于新能源产业的发展意义重大。
三位科学家都对计算生物学的人才培养提出要求。毕竟，许多计算生物学研究属于大兵团作战，需要人才集聚、密集人才。而在传统观念中，计算机和生物属于两门完全不相关的学科。高校急需打破学科壁垒，促进学科融合。马剑鹏说：”要从娃娃抓起，否则是真的会输在了起跑线上。“
新民晚报记者 张炯强
