#复旦·资讯# 【AI如何“读懂”生命？诺奖得主携复旦团队探寻答案】

2026年，用人工智能研究生物智能已成为生命科学领域的热门方向。但在半个世纪前，当计算机还是庞然大物、算力远不及如今一块智能手表时，用计算机研究蛋白质和DNA，还是一件极其前卫的事。而在那个年代，一位年轻的科学家做出了大胆的选择。Michael Levitt是最早一批用计算机探索蛋白质世界的拓荒者之一。2013年，Michael Levitt因“为复杂化学系统创造了多尺度模型”获诺贝尔化学奖。

2018年，这位诺奖得主与计算生物学家马剑鹏教授在复旦大学共同建立复杂体系多尺度研究院，并联合创立奥泊生科OPUSBio，试图在干湿结合的闭环中，还原生物智能的底层逻辑，挖掘人类健康新的可能。他们的共同目标，是用AI计算的方式设计出改变生命的蛋白质，让更多人活得更长寿、更健康。

七年时间，一个从基础研究到成果转化的闭环正在形成。科学家们试图回答一个根本问题：我们能否真正理解生命，并在此基础上干预生命？答案或许就藏在“多尺度”三个字里。在AI的辅助下，看见那些过去无法看见的规律；在干湿结合的闭环中，将理论发现转化为临床应用。这不是一个人的事业，而是一群人的接力。

来源｜复旦科创