前言

我们已经进入了一个前所未有的时代。技术快速变革，计算机科学、人工智能、基因工程、神经科学和机器人等领域的发展开始引领医学的未来。在过去的10年间，世界各地的研究机构在人工智能领域实现了巨大突破。其中，计算机视觉、自然语言处理和语音识别领域的进展最为惊人。全球科技巨头推动着人工智能技术在不同商业场景中的应用。亚马逊、谷歌和微软发展出了庞大而可扩展的云计算资源，其既可以支持人工智能系统的训练，也能提供业务实现的平台。除此之外，它们还针对性地配置了人才、资源与财务激励措施，期待利用人工智能加速实现医疗领域的下一个突破。这些科技企业（包括苹果公司）已经编制了相应的战略与产品规划，目标直指医疗健康领域的核心。每隔几周，最新报道便会披露，新的人工智能工具又在某一项医学诊断任务上达到了人类专家的水平。算力不断增强，算法持续改进，数十亿行程序代码的广泛应用不仅使技术创新的速度呈指数级增长，还给科学领域带来了深远的影响。人工智能与数据科学让生物学、化学等经典学科的科研方法发生变革，甚至引领制药行业出现了新的实验范式。

生物技术领域的技术增长与创新周期同样令人印象深刻：不久之前，我们还只能在试管中利用病毒或细菌的遗传物质进行简单的基因克隆实验；现在，我们已经能够在庞大的人类基因组上对剪辑位点进行精确的基因编辑。那些聚焦于新一代基因疗法与T细胞工程的公司可以帮助肿瘤患者战胜癌症。DNA（脱氧核糖核酸）测序、医疗影像与高分辨率显微镜领域的数据正在呈爆炸式增长，并为人工智能与机器学习技术提供绝佳的机会。这让我们可以借助这些技术挖掘海量数据背后的生物学意义。在这样的趋势下，第一代以科技为核心的初创公司应运而生，开启了人工智能和生物技术融合的时代。这些年轻的公司瞄准了传统的药物开发领域，期待着利用自己最聪明的头脑、最新的思路与交叉背景的新鲜血液，为制药行业开启新的篇章。

这本书探讨了生物学与计算机科学领域的创新将给未来的医学带来怎样的影响。基于治疗工程的新产业已经初现雏形。大约200年前，罂粟在欧洲及其他地区已经广泛用于治疗，而伊曼纽尔·默克看到了利用罂粟生产止痛药的商业机会。他的灵感来自弗雷德里希·瑟图纳。瑟图纳研究出了从罂粟中提取鸦片生物碱的创新工艺，并将这种新提纯的麻醉物质命名为吗啡（以希腊梦神命名）。这些德国人创造了制药业。而在此之前的几千年里，制药代表着不同文化中的炼金术士、医师或者萨满巫师将具有治疗作用的天然化合物炮制成效力不明的有毒混合物。有机化学规律的阐明永远地改变了小分子药物的生产制备方式与医学实践原则。

制药业兴起于工业革命时期，汲取了各个技术领域的发展成果，尤以煤焦油染料工业带来的一系列化学创新为主。100年之后，第二次世界大战结束，英美实验室重现了与当初制药业相似的爆炸式的创新速度。1952—1953年，这划时代的两年间，计算机科学、分子生物学、神经科学、人工智能和现代医学的基础研究几乎同时兴起，与太平洋上引爆的第一颗氢弹的耀眼光芒交相辉映。不夸张地说，各个领域科学研究的前沿阵地都捷报频传。

医学也从原子时代的科学发现与科技发展中获益良多。生物技术的发展根植于分子生物学研究。1953年DNA分子双螺旋结构的发现标志着分子生物学的起源，而20世纪70年代的重组DNA技术成功推动分子生物学研究进入了新的阶段。现在，全球销售排名前十大药物中，源自生物技术创新的占了7种。

同样在1953年，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了氨甲蝶呤用于临床癌症治疗，这标志着癌症化学疗法正式进入临床实践。早期化学疗法为选择性攻击癌细胞的治疗思路提供了合理基础，并启发了未来几十年的新化学疗法研究。与此同时，临床医生在这些化疗药物（以及新的药物）临床试验评估中的关键作用开始凸显，他们和药物化学家、药理学家一起，成了制药行业中的重要决策者。

在神经科学领域，艾伦·霍奇金和安德鲁·赫胥黎于1952年发表了关于神经元如何激发动作电位的统一理论。霍奇金-赫胥黎模型是生物学上最成功的定量模型之一，将实验观测和理论描述巧妙地结合在一起。这一成果促使科学家们进一步找到控制离子电导和突触活动的离子通道、受体和转运蛋白，最终，它们共同构成了过去50年来神经科学药物发现的基础。

现代计算科学和人工智能发轫于20世纪30年代，并以1952年第一台存储了电脑程序的电子数字计算机——MANIAC I的成功运行为标志。历史学家乔治·戴森在他2012年出版的《图灵的大教堂：数字宇宙开启智能时代》一书中精准阐述了这一时刻的重要性：“这台基于艾伦·图灵构想并由约翰·冯·诺依曼实现的能够储存程序的计算机，打破了两种数字间的差异——描述事物的数字与进行操作的数字。我们的宇宙彻底改变了。”60年后，当计算性能得到万亿倍的提升时，人工智能先驱终于完成了他们利用神经网络实现机器智能的梦想。

能够引发生物科技革命与数字革命的科学技术在过去的50年间各自蓬勃发展着。可以说，在过去10年里，它们已经具备了非凡的能力，并得到了越来越广泛的应用。两种技术的融合将诞生一门崭新的科学，并为医疗诊断、医药以及慢性病与心理健康的非药物干预领域带来深远的影响。人工智能与生物科技领域的最新进展将革新药物研发的各个关键阶段，提升研发过程中的预测能力、理论测试能力、精确度与效率，颠覆长期以来制药行业的传统模式。在不久的将来，幸运的话，科学家们的计算之梦便将实现，其对医学领域的影响也将随之浮现。

本书内容

该书将生物技术和人工智能领域的历史背景与前沿研究联系起来，并着重关注影响医学发展的重大创新成果。部分章节还将深入介绍基因与细胞疗法领域的新企业，以及借助人工智能探索创新治疗方式的新公司。深入了解医学发展的历史将会帮助我们更好地理解当今的制药产业，并洞悉未来的医疗演变与发展。

第一章首先概述了对现代生物学和生物医学应用至关重要的技术创新里程碑。这一章的第一部分将介绍基因组学如何在新冠疫情大流行期间成功应对海量基因组测序数据，以及生物技术公司如何利用这些数据研制出新型冠状病毒疫苗。接下来的内容则详细介绍了生物学领域最近出现的范式转变，描述了该领域如何朝着更加定量的学科发展。本章的另一个重点是计算生物学在人类基因组测序中的重要角色，以及它在21世纪的医学潜力。

第二章涵盖了人工智能领域的发展历史以及使深度学习取得惊人进步的里程碑事件。我们将讨论神经科学对人工神经网络的贡献，以及视觉形成的神经生物学基础。除此之外，本章还将介绍不同类别的机器学习方法以及当前深度学习的突破。最后，我们将初步了解人工智能在医疗领域的应用，并以当今人工智能的局限结束。

在第三章中，我们将一直回溯至石器时代，并回顾人类为了寻找天然药物而进行的首次随机实验。内容的第一部分跨越4个时代，分别介绍了基于植物学、化学治疗学、生物治疗和治疗工程的医疗方法发现。本章将深入探讨药品的工业制造和现代制药业的兴起，介绍化疗药物和抗生素的诞生以及战争对其发展的影响，并将讨论包括免疫疗法在内的癌症治疗方法的发展。本章还涵盖了21世纪的医药商业模式以及生物技术在药物发现方法创新中的作用。

第四章首先介绍了基因组精准编辑工具的发展历程与时间线。本章将花费大量篇幅讲述分子生物学、生物信息流以及重组DNA技术的历史。我们还将关注CRISPR-Cas系统，这种来自细菌的第二代生物技术工具已经成为至关重要的基因编辑手段。此外，我们将回顾基于CRISPR-Cas基因疗法的临床试验，描述信使RNA（核糖核酸）疫苗成功对抗新型冠状病毒背后的平台与创新。

第五章将揭示巨型科技公司——亚马逊、苹果、谷歌和微软如何介入医疗健康领域，介绍数字健康这一新兴领域及其投资动向，以及医疗健康技术创新的驱动因素。一系列的小故事将展示各个科技巨头作为后来者深入医疗健康领域并进行颠覆式革新的能力，同时我们还会审视这些公司在健康领域的竞争优势。

在第六章中，我们会探讨人工智能技术给当今的生物医学研究带来了怎样的影响，以及它将如何塑造生物医学的未来。这一章深入介绍了深度学习算法在癌症与脑部疾病中的应用。接着，我们将关注人工智能辅助医疗设备的监管调控措施与临床人工智能所面临的挑战。

第七章将深入探讨人工智能和机器学习在药物发现中的作用，介绍药物发现的计算方法与人工智能辅助药物设计，正在为该领域创新奠定基础的生物技术公司，以及人工智能当前在药物发现与开发产业中的位置。

在第八章中，我们会先讨论技术融合以及基于人工智能的假说生成，评估新发现引擎能够为生物学、制药以及医疗领域带来怎样的帮助。接下来，我们会探讨传统实验手段与计算方法的结合如何为生物学研究带来新技术栈并推动生物学发展。随后，以运动行为控制与大脑为关注点，我们将了解人工智能在神经生物学中的潜力以及脑科学研究对人工智能与医疗领域的价值。最后，我们将纵览各类利用科技与工程手段实现医疗方法创新的新兴公司。