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中新网上海7月19日电 (记者 夏宾)中新网记者近日了解到，复旦大学在医学领域接连取得突破性成果，继发现帕金森病(PD)全新治疗靶点之后，阿尔茨海默病(AD)早筛早诊检测试剂也将于今年末上线各大医院和体检中心。这些研究均由复旦大学与阿里云等联合打造的CFFF平台提供AI算力支持。
复旦大学附属华山医院郁金泰教授对中新网记者表示，充分利用生物医药产生的大数据，需要非常强大的算法、算力支撑，也需要一些比较新的算法。
图中右一为复旦大学附属华山医院郁金泰教授。(受访者本人供图)
2023年，中国高校最大云上科研智算平台CFFF上线，该平台包含了面向多学科融合创新的计算集群“切问1号”和面向计算科学高精尖研究的专用高性能计算集群的“近思1号”，借助阿里云全球领先的大规模异构算力融合调度技术、分级存储技术、AI与大数据一体化技术，连成了一台真正意义上的“超级计算机”。
其中，阿里云乌兰察布『数据中心』以公共云模式为全国科研机构的多个项目提供超千卡并行智能计算，支持千亿参数的大模型训练。“我们希望通过生物医药大数据，为疾病的早筛、早诊、早治提供相关生物标志物或者治疗靶点和预防方案。但前提是数据能真正有算力、算法支撑并能解决临床问题。”郁金泰说。
郁金泰教授团队正是依托CFFF平台接连取得重大突破，实现提前15年预测阿尔茨海默病发病风险，精度超98.7%，成果发表于《自然》杂志(Nature)。团队还发现帕金森病全新治疗靶点，并利用AI筛选出候选药物，研究成果登上《细胞》杂志(Cell)和《自然》杂志(Nature)等国际顶刊。
阿尔茨海默病和帕金森病是严重威胁人类健康的神经退行性疾病。对于这两种疾病，早期预警与精准干预是关键。然而，传统研究手段能处理的数据较少，耗时漫长且效率有限。在CFFF平台建成后，科研人员可以用“数据+算法”双轮驱动替代传统的“假设驱动”模式，用更少的时间处理更多的数据。
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测试了6361余种蛋白质，这些蛋白质指标会随疾病发展而变化。使用传统方法筛选蛋白，会找出数十种甚至上百种可能的“诊断蛋白”，科研人员逐一验证每一种蛋白质的诊断结果，效率低下。郁金泰团队利用AI算力，采用创新的数据驱动方法和独特的蛋白质组学分析策略，对6361种脑脊液蛋白组学数据进行了分析和建模，筛选出5种最重要的蛋白质，将诊断准确性提高到98.7%。
在帕金森领域，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，推测某一蛋白可能在病理性α-突触核蛋白传播过程中发挥重要作用，再设计实验进行证实。但人体内的基因蛋白数量极其庞大，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算力和大模型技术，郁金泰团队得以在所有基因中筛选潜在靶点，利用人工智能技术对其蛋白结构进行预测，再基于预测结构对小分子化合物进行虚拟筛选，从而在5年内就完成原本需要几十年甚至更长时间才能完成的工作。
郁金泰表示：“以前的科研就像在大海捞针、慢慢钓鱼，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，极大地提升了研究能力和效率。”
复旦大学类脑智能科学与技术研究院研究员程炜说：“现在处理几万人的影像，几天就‘跑’完了，放在以前几年都‘跑’不完。”
目前，阿里云AI基础设施已支撑CFFF平台全面升级，提供文理医工各学科47个特色学科模型和4万余个科学数据集开放使用，支持发表了多篇CNS级别的高水平论文。(完)
