每經(jīng)記者 林姿辰    每經(jīng)編輯 董興生    

“人生的抉擇是非常重要的。（我的人生至此經(jīng)歷了三次抉擇：）第一次是給沃森寫(xiě)信，相信人類(lèi)一定要破譯遺傳密碼，此后參加了中國(guó)的人類(lèi)基因組研究；第二次是對(duì)人類(lèi)基因組序列組裝后發(fā)現(xiàn)，編碼蛋白質(zhì)的基因組序列只占人類(lèi)基因組的一小部分（不超過(guò)5%），從而率先開(kāi)展了非編碼研究；第三次，就是我最近參與學(xué)習(xí)、研究和推動(dòng)大模型。”

說(shuō)出這段話(huà)的，是今年已經(jīng)83歲的陳潤(rùn)生。在網(wǎng)絡(luò)上搜索他的名字，“中國(guó)科學(xué)院院士”“國(guó)際歐亞科學(xué)院院士”“中國(guó)生物信息學(xué)研究第一人”等詞條依次跳出，暗示著這是一位“老派”科學(xué)家。但在以Z世代為主要用戶(hù)的B站上，一則由陳潤(rùn)生主講的短視頻——“人類(lèi)能用基因技術(shù)編輯出‘完美生物’嗎”，播放量破萬(wàn)次。

AI（人工智能）發(fā)展日新月異的今天，年輕人對(duì)生物信息學(xué)更感興趣了，陳潤(rùn)生也在緊追“潮流”。近日，在北京翊博生物集團(tuán)有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)“翊博生物”）參與主辦的“北京CGT新勢(shì)發(fā)布會(huì)”上，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者與陳潤(rùn)生展開(kāi)對(duì)話(huà)，走近了他心中的生物信息學(xué)和未來(lái)世界。

生物信息學(xué)滲透在生物醫(yī)學(xué)發(fā)展的方方面面

陳潤(rùn)生是中國(guó)最早從事理論生物學(xué)、生物信息學(xué)以及非編碼RNA研究的科研人員之一，他主動(dòng)給諾貝爾獎(jiǎng)獲得者詹姆斯•杜威•沃森和中國(guó)科學(xué)院院士吳旻寫(xiě)信、參與人類(lèi)基因組計(jì)劃工作的經(jīng)歷是科學(xué)界的一段佳話(huà)。

生物信息學(xué)是以生物學(xué)、數(shù)學(xué)和信息科學(xué)為基礎(chǔ)的交叉科學(xué)，通過(guò)綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)和信息科學(xué)等多領(lǐng)域的方法和工具對(duì)生物信息進(jìn)行獲取、加工、存儲(chǔ)、分析和解釋?zhuān)瑏?lái)闡明大量生物數(shù)據(jù)所包含的生物學(xué)意義，研究重點(diǎn)主要是基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)，直逼人類(lèi)基因深處的秘密。

在醫(yī)療科技助力下，生物信息學(xué)正以驚人的速度發(fā)展。即便是對(duì)這位老教授而言，2023年也是令他眼花繚亂的：

2023年7月31日，谷歌發(fā)布首個(gè)全科醫(yī)療大模型，懂臨床語(yǔ)言、懂影像，也懂基因組學(xué)；

2023年10月2日，諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)名單公布，獲獎(jiǎng)?wù)呖ㄋ?bull;卡里科（Katalin Karikó）、德魯•魏斯曼（Drew Weissman）在核苷酸堿基修飾方面的發(fā)現(xiàn)，使mRNA疫苗能夠研制成功；

2023年11月，全球首個(gè)CRISPR/Cas9基因編輯療法Casgevy在英國(guó)獲有條件上市，用于治療鐮狀細(xì)胞病（SCD）和輸血依賴(lài)性β地中海貧血（TDT）

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不過(guò)，在陳潤(rùn)生看來(lái)，生物信息學(xué)的重要問(wèn)題并無(wú)變化，仍是多組學(xué)分析。尤其是進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，來(lái)自分子水平的數(shù)據(jù)，包括單細(xì)胞的多組學(xué)數(shù)據(jù)，依然是目前生物信息學(xué)要分析的重要方向。當(dāng)前，學(xué)界關(guān)注的重要趨勢(shì)，是單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組和空間轉(zhuǎn)錄組等多組學(xué)分析，其中單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組能明確每個(gè)細(xì)胞與疾病間的關(guān)聯(lián)；空間轉(zhuǎn)錄組則是確定多個(gè)基因在不同細(xì)胞類(lèi)型、不同組織類(lèi)型和不同發(fā)育階段中的表達(dá)，明確運(yùn)作機(jī)制。

“我自己覺(jué)得，整個(gè)生物信息學(xué)越來(lái)越重要，它會(huì)滲透在整個(gè)未來(lái)生物醫(yī)學(xué)發(fā)展的方方面面。”陳潤(rùn)生告訴記者。但他也承認(rèn)，這個(gè)過(guò)程可能要面臨安全性和有效性的平衡，或者說(shuō)政策和技術(shù)的平衡。以基因編輯為例，在未來(lái)生物技術(shù)中，基因編輯也絕對(duì)是有效的、獨(dú)特的、前沿的技術(shù)，但最重要的問(wèn)題是它的安全性，在使用中一定要建立標(biāo)準(zhǔn)、共識(shí)和法規(guī)。

“基因編輯一般在單個(gè)細(xì)胞進(jìn)行，改了一個(gè)細(xì)胞之后復(fù)制的細(xì)胞就都變了，所以原則來(lái)講應(yīng)該100%有效才行；如果99%有效，那么它后續(xù)的效果是應(yīng)當(dāng)值得斟酌的。”陳潤(rùn)生說(shuō)。

另外，還有一系列技術(shù)問(wèn)題亟待解決。目前，基因編輯只能定點(diǎn)解決一個(gè)DNA或RNA的問(wèn)題，應(yīng)用范圍相對(duì)較窄，比如Casgevy獲批的兩項(xiàng)適應(yīng)癥均為單基因罕見(jiàn)病，對(duì)于上億個(gè)細(xì)胞發(fā)生變異的腫瘤疾病，基因編輯目前還無(wú)能為力。

大模型讓“人工智能超過(guò)人”從科幻變成科學(xué)

“過(guò)去可能認(rèn)為人工智能超過(guò)人是科幻，但現(xiàn)在看也變成科學(xué)了。”

陳潤(rùn)生的感慨與2023年發(fā)生的另一大事件——ChatGPT橫空出世有關(guān)。隨著學(xué)科的發(fā)展，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)需要分析，人工智能成為一個(gè)重要手段，其中以ChatGPT為代表的大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，為數(shù)據(jù)分析帶來(lái)革命性的影響。

陳潤(rùn)生認(rèn)為，這是因?yàn)榇竽Ｐ蛶?lái)了兩個(gè)變化：一是解決了自然語(yǔ)言的識(shí)別問(wèn)題，“計(jì)算機(jī)可以讀書(shū)了”；二是實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的融合，從原來(lái)只會(huì)“下棋”的專(zhuān)家變成“雜家”。

“大模型是在原來(lái)AI基礎(chǔ)上的提高，這個(gè)提高最核心的問(wèn)題就是它能像人一樣學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言。一個(gè)計(jì)算機(jī)讀書(shū)是沒(méi)有限制的，所以它跟任何一個(gè)個(gè)體比，絕對(duì)是超過(guò)你的。”

陳潤(rùn)生 圖片來(lái)源：受訪(fǎng)者供圖

比如，過(guò)去陳潤(rùn)生參與的人類(lèi)基因組計(jì)劃的DNA序列拼接、組裝和功能元件識(shí)別的方法研究，需要大量人工計(jì)算、資料整理。但大模型的出現(xiàn)使得轉(zhuǎn)錄組、表觀組和蛋白組的信息整合成為可能。而在創(chuàng)新藥物研發(fā)領(lǐng)域，無(wú)論是英國(guó)上市AI制藥公司Benevolent AI的AI增強(qiáng)大模型，還是2021年國(guó)內(nèi)發(fā)布的華為云盤(pán)古藥物分子大模型，都是人工智能輔助藥物設(shè)計(jì)的工具。

目前，陳潤(rùn)生團(tuán)隊(duì)也開(kāi)發(fā)了一個(gè)醫(yī)學(xué)多模態(tài)數(shù)據(jù)智能整合計(jì)算平臺(tái)——靈樞，能夠?qū)?dāng)前生物醫(yī)藥的大數(shù)據(jù)整合在一個(gè)大模型中。陳潤(rùn)生表示，團(tuán)隊(duì)正在探索性地將中醫(yī)藥相關(guān)數(shù)據(jù)整合到該模型中，希望實(shí)現(xiàn)“中西醫(yī)結(jié)合”，為疾病治療帶來(lái)更大的益處。

“用專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)把大模型訓(xùn)練成一個(gè)特化的‘腦子’，仍然是當(dāng)前大模型給各個(gè)領(lǐng)域提供的一個(gè)很好的工具，靈樞就是希望用中醫(yī)的知識(shí)建立這樣一個(gè)特化的模型。”陳潤(rùn)生說(shuō)。

不過(guò)，新事物也帶來(lái)新挑戰(zhàn)。當(dāng)前的大模型提出了一系列具有挑戰(zhàn)性且十分尖銳的問(wèn)題，即人工智能能否超過(guò)人腦（自然智能），什么時(shí)候超過(guò)，超過(guò)之后的社會(huì)結(jié)構(gòu)、組織形式該如何運(yùn)轉(zhuǎn)？陳潤(rùn)生認(rèn)為，這才是本次大模型的核心爭(zhēng)論，這個(gè)爭(zhēng)論不僅涉及科學(xué)、產(chǎn)業(yè)，更重要的是對(duì)整個(gè)社會(huì)造成的沖擊。

另外，精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)發(fā)展是國(guó)家間科技競(jìng)爭(zhēng)的一大關(guān)鍵，大模型的出現(xiàn)可能會(huì)導(dǎo)致進(jìn)一步的知識(shí)壟斷。從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，發(fā)展隸屬于國(guó)家、為未來(lái)發(fā)展服務(wù)的國(guó)家級(jí)大模型是必要的，而如何保證學(xué)術(shù)交流與本國(guó)資源保護(hù)也需要謹(jǐn)慎平衡，需根據(jù)某些共識(shí)和規(guī)則做決定。“但需要注意，這種抉擇是一種科學(xué)的抉擇，不可以一拍腦袋就畫(huà)死了線(xiàn)。”陳潤(rùn)生說(shuō)。

被需要的醫(yī)療大模型，應(yīng)該是垂直的而非泛泛的

2023年5月25日，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司醫(yī)聯(lián)發(fā)布了在研的醫(yī)療大語(yǔ)言模型“MedGPT”，整合了超過(guò)1000多種醫(yī)療模塊，預(yù)計(jì)在2023年底可覆蓋80%病種的就診需求；同年12月，螞蟻集團(tuán)正式開(kāi)源國(guó)內(nèi)首個(gè)醫(yī)療專(zhuān)科推理數(shù)據(jù)集，意在提升大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)性。

由此，業(yè)內(nèi)對(duì)醫(yī)療大模型“泛化”和“垂直”的討論持續(xù)不斷，陳潤(rùn)生更支持后者。

“我自己覺(jué)得，泛泛地去談醫(yī)療大健康或大模型，實(shí)際上是很大的問(wèn)題。我更傾向于做垂直大模型，就解決一件事兒，這樣才有價(jià)值。”

陳潤(rùn)生的考慮依據(jù)是，在技術(shù)條件不變的前提下，醫(yī)療大模型的好壞是由積累數(shù)據(jù)數(shù)量決定的，而服務(wù)于臨床的大模型之所以難做，主要是數(shù)據(jù)比較難收集。一方面，像金融等行業(yè)一樣，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)面臨隱私保護(hù)問(wèn)題；另一方面，醫(yī)療過(guò)程涉及臨床檢驗(yàn)、診斷等多個(gè)環(huán)節(jié)，做一個(gè)全覆蓋的泛醫(yī)療大模型，效果很難理想，倒不如聚焦某一環(huán)節(jié)做扎實(shí)。

但話(huà)說(shuō)回來(lái)，數(shù)據(jù)收集還不是最難的環(huán)節(jié)。“最難的并不是說(shuō)誰(shuí)有什么數(shù)據(jù)，誰(shuí)有什么模型，難的是要有一組人能夠確切地、客觀地了解信息學(xué)和生物學(xué)兩個(gè)方面”，這組人也就是業(yè)內(nèi)所稱(chēng)的“復(fù)合型人才”。

陳潤(rùn)生告訴《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者，大模型為多組學(xué)分析提供平臺(tái)，實(shí)際上是搭建了一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就像人類(lèi)儲(chǔ)存知識(shí)取決于每個(gè)神經(jīng)元的閾值，以及神經(jīng)元與神經(jīng)元間連接的權(quán)，每有一次知識(shí)輸入，這兩個(gè)參數(shù)都會(huì)發(fā)生變化。當(dāng)知識(shí)反復(fù)輸入，而兩個(gè)參數(shù)不再發(fā)生變化時(shí)，就意味著達(dá)到“學(xué)會(huì)了”的狀態(tài)。而大模型學(xué)習(xí)、存儲(chǔ)知識(shí)的過(guò)程也與此類(lèi)似，技術(shù)人員可以按照這一規(guī)律先后拿基因組數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)、蛋白組數(shù)據(jù)訓(xùn)練大模型，最終讓復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)多組學(xué)數(shù)據(jù)的相互作用，也就是多模態(tài)融合。

圖片來(lái)源：視覺(jué)中國(guó)-VCG11385119793

不過(guò)，在實(shí)踐過(guò)程中，如何填平結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員與生物信息學(xué)研究人員之間的認(rèn)知Gap（差距），還是國(guó)內(nèi)外企業(yè)共同面臨的難題，而這也促成了具有資源整合優(yōu)勢(shì)的頭部科技企業(yè)的成功，比如OpenAI和Google。

與此形成鮮明對(duì)比的，是國(guó)內(nèi)的“百模大戰(zhàn)”。去年11月15日，百度董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏在深圳西麗湖論壇上表示，國(guó)內(nèi)已經(jīng)發(fā)布了238個(gè)大模型。這意味著，在進(jìn)入2023年的兩百多天里，平均每天都有一個(gè)大模型問(wèn)世，但基于大模型開(kāi)發(fā)出來(lái)的AI原生應(yīng)用卻非常少。

陳潤(rùn)生也關(guān)注到了這一現(xiàn)象，并且表現(xiàn)出明確反對(duì)態(tài)度。他認(rèn)為，那么多大模型更像是一種噱頭，一味宣傳數(shù)量帶來(lái)的只是進(jìn)一步內(nèi)卷，最終導(dǎo)致人力和資源浪費(fèi)。相應(yīng)的部門(mén)應(yīng)當(dāng)考慮這些大模型之間的協(xié)同與整合問(wèn)題，“‘各自為戰(zhàn)’效率肯定是低的”。

基礎(chǔ)研究數(shù)量領(lǐng)先，但缺乏有效產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化機(jī)制

無(wú)論在大模型等工具層面，還是在基因編輯、細(xì)胞治療等創(chuàng)新技術(shù)、具體療法的創(chuàng)新適應(yīng)癥上，中國(guó)企業(yè)的身影并不多，但中國(guó)是生物信息學(xué)基礎(chǔ)研究大國(guó)。

根據(jù)第三方平臺(tái)“科研貓”統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2021年，全球生物信息學(xué)類(lèi)發(fā)表期刊文章超過(guò)6700篇，來(lái)自中國(guó)科學(xué)家的論文數(shù)量超過(guò)4600篇，其中來(lái)自?xún)?nèi)地的共4518篇，占比超66%，數(shù)量和占比遠(yuǎn)超歐美發(fā)達(dá)國(guó)家。

過(guò)去，許多論文發(fā)表后被束之高閣，成果轉(zhuǎn)化的路并不順暢，陳潤(rùn)生對(duì)此深有體會(huì)。“以前腦子里沒(méi)這個(gè)概念，科學(xué)家發(fā)了Paper（論文），發(fā)現(xiàn)某個(gè)靶點(diǎn)與腫瘤有關(guān)，但不會(huì)想到要把它變成一個(gè)藥，走不過(guò)這一步，所以我們沒(méi)法在成果端看到。”

如何補(bǔ)齊這一差距？陳潤(rùn)生認(rèn)為，最重要的是要建立一套更有效的轉(zhuǎn)化機(jī)制，最好是在大學(xué)內(nèi)部有專(zhuān)利團(tuán)隊(duì)、法律團(tuán)隊(duì)等“接口”，更便利地實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)現(xiàn)有基礎(chǔ)研究成果的轉(zhuǎn)化。以美國(guó)為例，在擁有雄厚科研力量的基礎(chǔ)上，基礎(chǔ)研究成果的產(chǎn)權(quán)問(wèn)題由多項(xiàng)法案厘清，技術(shù)轉(zhuǎn)讓從最初的評(píng)估到最后的收入管理，則有高水平、專(zhuān)業(yè)化和系統(tǒng)化的“一條龍”服務(wù)。

值得一提的是，雖然美國(guó)的產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化效率較高，但科學(xué)家創(chuàng)業(yè)熱情似乎不大、失敗率也較高。美國(guó)巴士底有限公司CEO布拉德利•拉尚接受媒體采訪(fǎng)時(shí)曾表示，美國(guó)高校教授嘗試創(chuàng)辦的公司，往往以驚人的速度倒閉，失敗率高達(dá)96%—97%，主要原因是科學(xué)家對(duì)自己領(lǐng)域的研究和專(zhuān)業(yè)知識(shí)充滿(mǎn)熱情，但缺乏管理經(jīng)驗(yàn)；而隨著公司經(jīng)營(yíng)受挫，技術(shù)也常常丟失。

陳潤(rùn)生對(duì)此已有深刻的認(rèn)知。為了加快科學(xué)成果在產(chǎn)業(yè)上的轉(zhuǎn)化速度，陳潤(rùn)生作為“參謀”加入了翊博生物的DC細(xì)胞（樹(shù)突狀細(xì)胞，目前已知的體內(nèi)調(diào)節(jié)功能最強(qiáng)的抗原提呈細(xì)胞）前端的科研工作。陳潤(rùn)生表示，DC細(xì)胞是免疫系統(tǒng)和疾病相關(guān)免疫研究的重要領(lǐng)域，是公司的主要研究方向。如何讓DC細(xì)胞發(fā)揮更大的作用，其對(duì)遺傳密碼的認(rèn)知能派上用場(chǎng)。

“在推進(jìn)科學(xué)轉(zhuǎn)化時(shí)，我們更多了解到公司的運(yùn)營(yíng)規(guī)律，深深體到我們不適合干那個(gè)（管理），我們的角色永遠(yuǎn)是技術(shù)提供者。各取所長(zhǎng)、分工協(xié)同，對(duì)于公司持續(xù)發(fā)展非常重要。”陳潤(rùn)生坦言。

而這也符合陳潤(rùn)生給自己的定位——一個(gè)純粹的科學(xué)家。他認(rèn)為，不管時(shí)代怎么變，科學(xué)家精神是不變的，但也要有變的東西，比如順應(yīng)發(fā)展的“四個(gè)面向”精神，要堅(jiān)持面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)、面向國(guó)家重大需求、面向人民生命健康，不斷向科學(xué)技術(shù)廣度和深度進(jìn)軍。

另外，復(fù)合型人才的培養(yǎng)也是新時(shí)代提出的新命題。目前，BT（生物技術(shù)）和IT（信息技術(shù)）相結(jié)合是適應(yīng)國(guó)際科學(xué)發(fā)展的明確信號(hào)和趨勢(shì)，但“要產(chǎn)生復(fù)合型人才，必須得有復(fù)合型人才去教”，可目前國(guó)內(nèi)符合條件的導(dǎo)師個(gè)體卻比較少。陳潤(rùn)生認(rèn)為，如果能建立一個(gè)具有融合特征的復(fù)合型導(dǎo)師團(tuán)隊(duì)，會(huì)是一條不錯(cuò)的探索路徑。

記者手記 | 一位83歲的科學(xué)家，很“年輕”

“科學(xué)家們就是要有科學(xué)精神，要真正地、老老實(shí)實(shí)地去學(xué)知識(shí)，達(dá)到一定深度了才能從事這個(gè)領(lǐng)域的工作。而不是說(shuō)有萬(wàn)能科學(xué)家，聽(tīng)什么都懂，實(shí)際上是做不下去的。”

“您認(rèn)為的科學(xué)家精神是什么？”

“我理解的‘科學(xué)家精神’就是鉆研科學(xué)規(guī)律，探索科學(xué)真理，實(shí)事求是地去了解客觀。”

初見(jiàn)陳潤(rùn)生，會(huì)不自覺(jué)地被他中氣十足的聲音吸引，然后忘記他是一位83歲的老人。在陳潤(rùn)生的身上，年齡似乎真的只是一個(gè)數(shù)字。

他告訴記者，自己依然每天看書(shū)，人工智能和大模型相關(guān)知識(shí)都是一點(diǎn)點(diǎn)自學(xué)的。“不能放棄學(xué)習(xí)，這是我們做科研的基本素質(zhì)。哪天不學(xué)習(xí)了，你肯定就跟不上了，這是一個(gè)自覺(jué)。”他笑著告訴記者，老了跟不上潮流很正常，但只要想跟上潮流，就必須強(qiáng)迫自己學(xué)習(xí)。

當(dāng)然，這也是為了和年輕人交流。36年來(lái)，陳潤(rùn)生一直堅(jiān)持在中國(guó)科學(xué)院講授生物信息學(xué)，能容納千人的禮堂經(jīng)常座無(wú)虛席，不論專(zhuān)業(yè)是“數(shù)理化”還是“天地生”，研究生院的學(xué)生幾乎都去聽(tīng)過(guò)陳潤(rùn)生的課。這是一種令人羨慕的能力和魅力。

陳潤(rùn)生慷慨地把其中的“秘訣”分享給記者：自己不是在講課，而是在與聽(tīng)眾朋友交流，以學(xué)術(shù)為基礎(chǔ)來(lái)把方法論和感悟傳承下去，“共同去了解客觀”。

“你傳遞給人的是有用的東西，有用大家才聽(tīng)，大家感興趣才聽(tīng)。這里面除了知識(shí)之外，就是一種態(tài)度和交流，這很重要。”陳潤(rùn)生說(shuō)。