今年年初，ChatGPT闯入大众视野，瞬间在全球范围内引爆热点，吸引无数关注。

当大家惊叹于人工智能的语言、计算和分析能力时，却内心深怀隐忧，担心人工智能取代人工导致失业，恐惧机器最终凌驾于人类之上。这样的想法让很多人忽略了人工智能的优势和潜能。实际上，人工智能在医学、药学、环境、天文等科学领域的运用不仅提高了科学创新的效率和速度，更是创造了“救人一命”的功绩。

人工智能 药物发现的游戏规则改变者

药物开发是一个漫长、艰辛且昂贵的过程。一种药物的面世，是无数科研工作者万里挑一、无数次实验的结果。每当确定了一个有前途的新药物靶点后，科研工作者们需要从数千种化合物中筛选候选药物，将范围缩小、找出能够“命中”靶标的化合物，接下来还要微调和改善化合物的核心化学结构、测试药物的适用性、评估大规模生产和制造的可能性、对药品进行临床前测试研究和人体临床试验等。

根据Lily Research Laboratories 2020年发表在《Nature》上的一项研究显示：新药从发现到上市的平均年限为11.4—13.5年，需要约18亿美元的资本化资金成本的投入。

随着功效标准越来越高和日益严格的监管环境，时间和资金投入还在进一步上升，甚至变得不可持续。

随着人工智能的日益强大，药物开发的痛点有了解决方案。

药物开发软件可以给科学家们提供众多方便。人工智能算法能够探索各类解决方法，筛除不起作用的药物，缩小候选药物的范围，也可以指出最佳的执行途径、最小化成本、优化步骤。它缩短了科学家们在实验室中思考和筛选的时间，从构思到实验室中的执行，都被大大加速。

简而言之，有了算法提供的支持，科学家可以节省大量的时间，医药公司也能够节省大量资金，让药物更加快速地到达患者手中。

人工智能在药品开发上已经有了案例——Abaucin抗生素。

鲍曼不动杆菌，世界卫生组织确定的造成严重威胁的三种“超级细菌”之一，一直以来都是科学家们重点关注的对象。

为了找到新的抗生素来应对这种细菌，科学家们决定借助人工智能的力量。他们采用了数千种已知精确化学结构的药物，并对鲍曼不动杆菌进行手动测试，看看哪种药物可以减缓细菌的扩散或直接杀死这种细菌。这些信息被输入人工智能，以便它能够了解可以攻击有问题的细菌的药物的化学特征。

接下来，便是见证人工智能力量的时刻。

6680种有效性未知的化合物被交给人工智能进行筛选，仅仅一个半小时之后，范围从6680种缩小到240种。科学家们对这240种进行了检测，从中筛选出9种有潜力的抗生素，这其中就包含了极其有效的一种：Abaucin。实验表明，Abaucin可以杀死鲍曼不动杆菌样本。预计首批人工智能抗生素将在2030年用于处方。

英国前首席医疗官、政府抗微生物耐药性特使Sally Davies教授表示，人工智能是一个巨大的游戏规则改变者。

全英首发 让技术改变生活

我校走在科研前沿，敏锐地捕捉到了人工智能在未来科学领域的价值，开设了人工智能用于药物发现硕士专业（MSc AI for Drug Discovery）和科学中的人工智能和机器学习硕士专业(MSc AI and Machine Learning in Science) 。

值得一提的是，人工智能药物开发这个硕士专业堪称独一无二，是英国所有大学中目前唯一一个专门针对药品开发进行人工智能技术培养的专业。课程中会培养学生们扎实的计算和数据科学能力，课程包括科学编程、药物开发的分子建模、基于计算配体的药物开发和数据驱动的药物开发等等。

过往经验表明，英国和中国的许多STEM专业（ 科学、技术、工程和数学）毕业生们，缺乏当今就业市场上科学和医疗保健行业工作所需要的计算机技能。这两个硕士专业正是为解决这一技能差距而设立。通过课程学习，学生们不仅能获得人工智能的基本概念，更重要是获得将机器学习技术应用于各种科学行业、研究领域和现实问题的理论知识和实践技能。

这两个专业不仅适合已经有着丰富编程经验的学生，对没有编程经历的“小白”也同样友好，“小白”们有机会在循序渐进的学习中获得扎实的理论基础；因为突出实践性，编程老手们也能拥有施展才华的空间，让计算机能力在科学界前沿得到运用。

放心启航 全方位助力赋能

我校在科学领域深厚的影响力，也为这两个专业保驾护航。毕竟，人工智能并不是一个独立于其他科学学科的领域，其研究和发展离不开学科已有的数据和成果。

在生物研究领域，我校有着独特的数据资产和专业知识。我校学者们领导的研究项目对于NHS(英国国民医疗体系)患者的100,000 个基因组进行测序，通过数据链接和分析来改善治疗并挽救生命。

我校也是东伦敦基因与健康项目的所在地，该项目是一项针对东伦敦社区内的孟加拉国人和巴基斯坦人的纵向研究。研究希望通过了解和分析志愿者的基因组成，以帮助研究人员更多地了解社区疾病的性质。学生们可以访问医学学院、牙科学院、生物和化学科学学院的研究，其中涵盖了广泛的模型系统，包括酵母、 植物、无脊椎动物、两栖动物、鸟类和人类细胞系。学生有机会涉猎植物、动物和人类健康的各种研究。

硬件方面，人工智能用于药物发现的学生可以使用化学实验室和计算机实验室，科学中的人工智能和机器学习专业的学生可以使用物理科学和化学科学学院的各类相关器材与实验室。我校的细胞动力学中心和结构生物学中心拥有冷冻电子、超分辨率和高分辨率活细胞显微镜，以原子、分子和亚细胞分辨率整理数百 TB 的图像数据集，也都可供科学中的人工智能和机器学习学专业的学生专业使用，支持世界生物科学领域的发现研究。

硬核科研 这里从不缺机遇

在2021年的REF评估中，我校的研究质量成果英国排名第七。REF的全称为Research Excellence Framework(卓越框架评估)，每年对英国高等教育研究的影响进行评估。这是实力体现，也是师资和科研机会的保障。

在人工智能用于药物发现与科学中的人工智能和机器学习两个硕士专业中，每一位研究生都能师从世界领先的研究人员。我校十分重视研究生的研究能力培养与考核，每位学生都需要在期末项目中与研究人员进行密切合作，研究项目将占据期末成绩的三分之一。

在我校就读的同学将有机会了解和参与各类前沿科研项目。实际上，将算法和模型运用到科学界前沿研究中是充满创新、乐趣和价值的。

举个例子，我校的研究团队与布拉格捷克技术大学的研究团队合作，通过数据挖掘社交媒体Instagram上海龟的图像，来量化模拟该物种的濒危程度。

当个体动物出现在社交媒体上的次数越多，说明其承受的观看压力越大。我校的团队建立了一个数学模型来量化社交媒体上的图像流。我校水生生态学讲师Gail Schofield博士表示：“80% 的社交媒体用户会在两天内上传照片，这使得自然资源保护主义者能够实时挖掘数据，并在需要干预时迅速采取行动。”

这项研究的技术核心在于照片识别。通常通过动物外形特征来进行识别，但识图常受到图片质量影响，图片的光照、拍摄距离等都是影响因素。我校团队下一步就是开发人工智能方法来增强个体动物的图像质量，从而精准识别。

强劲师资 女性学者巾帼不让须眉

除了对于研究能力与实践能力的重视，另一个值得关注的地方是多元的师资。这两个专业的教师和工作人员来自不同国家，两位系主任均是理科方面优秀的女性学者。

人工智能用于药物发现硕士专业的系主任Arianna Fornili 博士是计算化学方向的高级讲师，她主要研究如何使用包括建模和模拟在内的计算化学技术来促进医疗保健和医学的发展。她将教授药物发现和人工智能在医疗保健、医学等运用方面的专业知识。

科学中的人工智能和机器学习硕士专业的系主任Macella Bona 博士是粒子物理学领域的学者, 她深入参与到了ATLAS（超环面仪器）的研究中。ATLAS是欧洲核子研究组织（CERN）的大型强子对撞器所配备的七大实验探测器之一。我校的 Mile End 校区拥有一个超级强大的计算机集群，用于接收和处理来自 ATLAS 实验的数据。Marcella 使用人工智能和机器学习技术来解释来自 ATLAS 探测器的数据。她表示自己很乐意指导对该领域有研究兴趣硕士学生。

前景广阔 未来等你写就

毕业生们既有机会获得高薪工作，也有机会进一步深造。

对人工智能药物发现的兴奋不仅仅局限于科学家，市场嗅觉最为灵敏的投资者也注意到了这一点。资本的涌入意味着高薪就业机会。国际投行摩根士丹利表示，即使“通过使用人工智能和机器学习实现早期药物开发成功率的适度提高”也可能在 10 年内产生额外 50 种新疗法，代表着超过 500 亿美元的机会。

实际上，人工智能药物发现领域的第三方投资连续五年每年翻一番以上，到 2021 年底将达到 52 亿美元以上。2020 年 2 月至 2021 年 4 月期间，计算医药领域数家知名初创公司（包括薛定谔公司Schrödinger、Insitro、AbCellera等）都筹集了数亿美元来进行人工智能驱动的药物发现。

值得关注的是，我校所在的城市——伦敦，将会是欧洲人工智能就业机会的聚集地。英国政府希望能在人工智能这场技术革命中走在最前沿。目前，英国政府正在制定政策，让英国成为人工智能公司蓬勃发展的沃土，让人工智能惠及社会各行各业。

实际上，毕业生的就业机会并不仅限于生物医药领域。这两个专业提供的人工智能、机器学习技能培养使得毕业生可以将这些能力融入到各行各业，例如金融、传播、零售等领域。人工智能用于药物发现硕士专业的学生，也有机会进入到我校的人工智能药物发现博士专业中深造。

未来世界，并不由人工智能掌握，而是掌握在科研工作者的手中。他们能够利用人工智能在各类科学领域创新、创造，用科技突破给人类带去福祉。而我们相信，人工智能用于药物发现硕士专业和科学中的人工智能和机器学习硕士专业，定会是通往这灿烂未来的快速通道。

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