日前记者从复旦大学获悉，复旦大学正大力发展AI for Science（科学智能），其中复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队基于云上科研智算平台CFFF，在神经退行性疾病研究领域取得突破，提前预测阿尔茨海默病发病风险、发现帕金森病全新治疗靶点等研究登上《细胞》《科学》等国际学术期刊。
据介绍，云上科研智算平台CFFF由复旦大学与阿里云共同打造，包含了面向多学科融合创新的计算集群“切问1号”，以及面向计算科学高精尖研究的专用高性能计算集群“近思1号”。该平台上线两年来已覆盖生命科学、材料科学等多元领域，推动百余项科研成果落地。
“以前的科研就像在大海捞针，需要花费大量时间。现在，人工智能就像一张大网，能在海量数据中快速精准地发现关键指标和潜在治疗方案，显著提升了研究能力和效率。”郁金泰说。
在阿尔茨海默病领域，郁金泰团队基于脑脊液蛋白质组学数据分析了6000余种蛋白质，这些蛋白质指标会随疾病发展而变化。如果使用传统方法筛选，科研人员需要通过候选策略逐一验证每种蛋白质用于早筛早诊的敏感性和特异性。而郁金泰团队利用AI手段，可以同时对6000余种脑脊液蛋白组学数据进行分析和建模，快速筛选出其中最重要的4种，将诊断准确性提高到98.7%。
在帕金森病领域，病理性α-突触核蛋白是帕金森病的关键致病蛋白。过去，研究者根据现有理论体系，推测某一蛋白受体可能在病理性α-突触核蛋白传播中发挥重要作用，再设计实验证实推测。但人体内的候选基因和蛋白受体数量极其庞大，还有很多未知基因和蛋白受体，采用这一方法意味着忽略了现有理论体系外的诸多可能性。
借助AI手段和大模型技术，郁金泰团队首先在所有全基因组中筛选潜在候选基因靶点，利用AI技术对其编码蛋白结构进行预测，再基于预测结构用AI驱动的高通量药物虚拟筛选平台对小分子化合物进行虚拟筛选，随后进行体内外疗效验证，最终在5年内完成了原本需要几十年甚至更长时间才能完成的工作。
据悉，在复旦大学，阿尔茨海默病和帕金森病的研究是一个跨学科跨平台的项目。除了华山医院，复旦大学类脑智能科学与技术研究院、脑转化研究院，中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心等也参与了研究。
