理解生命在各个尺度上的奥秘

揭示生命的运作机制一直是人类最伟大的科学追求之一，并已显著提升了世界各地人们的生活质量。如今，我们对疾病、生理学和人类健康有了更深入的理解。这一探索要求我们解读生命在广阔尺度上的规则——从生命的微观语言DNA，到其基本构建单元蛋白质，再到这些元素组装成细胞、组织乃至整个生物体的过程。这是一个规模与复杂性都极为巨大的领域，要理清其中的奥秘，需要分析远超单个人类心智所能理解的数据和机制。

AI解读生命的新篇章

我们相信，人工智能在克服这些挑战、深化我们对生命基本问题的理解方面具有独特优势。自十年前我们开始利用AI解读生物学以来，已取得了巨大成功。然而，我们对生物学研究未来的愿景更为宏大。

我们不仅要全面描绘生命如何运作，将DNA、基因组、蛋白质和细胞的知识融汇成一个连贯的整体视图，还必须利用这一完整认知来推动人类健康进步，应对诸如复杂疾病等关键挑战。随着AI在生物学研究领域的能力在未来数月和数年内不断提升，它们将对生命科学研究和整个社会产生深远影响。

不久后，我们将分享下一步重大举措：扩展并广泛传播我们对人类基因组的认知，发布用于控制和设计生物学本身的新型系统，并建立追踪和验证AI设计分子的新方法。

从蛋白质到基因组的突破

我们的研究团队在人工智能与生物学领域拥有最为广泛且深厚的专业知识。大约八年前，我们开始了对生命科学的探索，首先挑战了预测蛋白质三维结构这一重大难题。我们的蛋白质结构预测系统AlphaFold在这一问题上取得了历史性突破——这一里程碑成就荣获了2024年诺贝尔化学奖。如今，已有超过350万研究人员使用了AlphaFold的2.6亿个蛋白质预测结果，这些预测在对抗抗生素耐药性、理解心脏病等众多研究中发挥了关键作用。AlphaFold是重要的一步，但我们仍需一本完整的生命食谱。

此后，我们扩展了领域特定AI模型家族，使其能跨越多种生物学尺度运作，加深了我们对生命运作机制的理解。AlphaMissense能够预测单基因突变如何导致疾病，而AlphaFold 3则描绘了复杂生物分子如何对接与相互作用。

我们最重要的进展之一是AlphaGenome，它解密了基因组密码如何影响生物学与人类健康。该模型在人类基因组的广阔尺度上运作，能处理长达100万个字母（即碱基对）的DNA序列，并预测决定遗传效应的数千种分子特性。它能分析所有可能的碱基对组合，数量高达数十亿种。不久后，我们将像开放AlphaFold数据库一样，让这些预测结果更易于获取。

除了推动生物学进步，我们的通用AI工具如Gemini及智能体系统，也能助力各科学领域的研究人员：快速扫描文献和处理数据、生成假设、在万千可能中找到“大海捞针”般的解决方案。Google DeepMind工作的独特之处在于，我们开发了涵盖从通用到专用AI的各类系统，赋能研究人员在生物学的各个层面开展研究。

掌控生命语言的双刃剑

挑战确实存在，低估生活的复杂性及现实世界实验验证的持久重要性将是愚蠢之举，但这代表着一个深刻的转变。我们正迈向一个能够全面理解生命语言的世界，同时对其功能拥有日益精细的控制力，例如使我们能够改良蛋白质并从头制造它们。

这一能力显然将对人类健康和生物制造产生极其积极的影响。然而，它也带来了独特的风险，这正是我们致力于确保我们的系统有益且不被用于造成伤害的原因，比如帮助DNA合成供应商筛查风险，并与生物安全专家合作，利用AlphaGenome等模型加速病原体检测。

我们的成功离不开研究社区的支持，从提供公共数据集以助力我们的模型（如AlphaFold），到与研究伙伴紧密合作，共同探讨如何保护整个生态系统免受恶意行为者的侵害。通过我们即将开展的生物真实性追踪工作，我们旨在支持负责任的生物设计共享治理框架。

具有重大影响的技术也必须惠及尽可能多的人。这一直是我们使命的核心——我们及我们的合作伙伴如欧洲生物信息学研究所，确保了AlphaFold数据库等基础工具的广泛可及性——我们将继续以这种方式普及知识。

谷歌DeepMind的模型已处于生命科学前沿，我们如今拥有的技术无疑强大无比。但不久之后，我们将拥有能力更胜一筹的模型。从微观到整个人体，逐层描绘生命的复杂性，将各个尺度联结起来，是一项艰巨的任务，我们必须谨慎前行。然而，这种复杂性并非不可逾越的障碍，而是一串等待完全破译的密码。一旦解锁，我们将步入一个变革性的时代，开启生物学研究的新篇章。