AI对于生命世界来说可能是史无前例的一次突破性进化

AI今年拿了3次诺奖，堪称大赢家，那么如果我们的生命世界和AI结合会如何？可能突破你最大的想象。下面来和大家聊聊。

01，AI可以做出哪些创新？

我觉得AI可能会让改造这个生命世界加速。我们看到的生命世界是个偶然，或者说，我们其实是看着一个生命史上的切片。

今天我们会用很多理论去试图解释这个世界，但是很多时候，我们又会陷入一个奇怪的逻辑，你之所以有某个性状，是因为你祖先有这个性状。

就比如我们谈及的五指问题，为什么恰好有五指，虽然有不同解释，但是目前最主流的认知依然是，当年那个有五指的祖先活下来登陆并熬过了一次次自然浩劫最后成为了主流。

然而，类似的这种说法，其实都无法排除掉其他选项的存在。你可能说，物竞天择，适者生存，这些存活在到现在，自然能够说明这就是最合适的，嗯，这算是经典的达尔文理论了，不过现在的综合进化论倒也不完全这么看。

02，现代的综合进化论

现代的综合进化论怎么看？

一方面，中性突变理论认为，绝大多数变异是中性的，并且很少经历强的自然选择，就比如，你不会因为长着双眼皮就能躲过6500万年前的那颗陨石，而恐龙灭绝也不是因为他们耳垂不够大。

另一方面，我们经历的选择，真的是因为我们更优？就比如诸多大灭绝，被灭绝的那些生物真的一无是处吗？

更别提，生命真的经历了足够庞大的筛选吗？不见得，毕竟动物史也就几亿年，存在的生物也并不是无尽的，这个数量级还远不能达到我们模拟中的理想规模。

所以，能不能对基因组进行修正？比如删减或者增加一些大规模的片段，比如调整一些基因编码的片段，或者甚至直接调整一些蛋白质的氨基酸组成？要知道哪怕是简单的密码子使用偏好都会导致不同的结果。

这些在实验室里尝试是个天文数字，但是对于AI来说，可能要相对容易些。

03，举个例子

以生命最核心的物质蛋白质为例，这个也拿了今年的诺贝尔化学奖。这东西的AI开发已经非常快了，可不是简单的预测目前所有蛋白质结构的alphafold系列，而是更新的内容。

比如上个月的《Nature Biotechnology》上有一篇文献，试图突破20种基本氨基酸的限制，用四个RNA核苷酸来编码每个新的氨基酸【1】

再比如2022年《Science》上连发两篇内容，就是用AI来设计新蛋白质，你想象一个功能，然后交给AI去设计【2】。

而且AI可能也会对这些新的蛋白质进行测试，比如年初《Nature Chemical Engineering》上另一篇文献构建了自动平台来快速射击蛋白质，可以根据蛋白质序列和功能来对蛋白质进行测试【3】

这些东西如果寻找到了全新的、可行的结构，那真的可以直接到实验室里去尝试，最后搞出全新的结构。

这个对于药物设计等是非常有意义的，可以给我们提供更多的生物治疗策略。

04，改造生命？

当然，要是遇到一个比较crazy的人来说，那就有点更遥远的想法了，比如，改造生命。

事实上，早期已经有过尝试了，比如世界上首个人造生命辛西娅（Synthia，意译“人造儿”），诞生于2010年，由那个生物狂人J. Craig Venter Institute制造。先对丝状支原体丝状种DNA进行修改，移植到山羊支原体中，辛西娅能自我复制，产生新一代的人造生命。这个生命里有一段基因是纯粹编进去的，因为那段序列是46个科学家的名字、研究所网址之类的，还把一段名言“生存、犯错、倒下、战胜，用生命创造生命”也编进去了。

你说，靠地球生物来进化出这个生命，得尝试多久？

这个比起之前单纯依靠DNA来猜测进行基因编辑要靠谱多了，毕竟DNA之后还有空间结构、多维调控等问题，结合蛋白质的预测，那么很有可能搞出全新的生命来，这个生命，可能是因为地球还没来得及尝试。

[1]Efficient genetic code expansion without host genome modifications[J].Nature Biotechnology[2024-10-14].

[2] Wicky B , Milles L , Courbet A ,et al.Hallucinating protein assemblies[J].bioRxiv, 2022.

[3] Rapp J T , Bremer B J , Romero P A .Self-driving laboratories to autonomously navigate the protein fitness landscape[J].bioRxiv, 2023.