2018年，在瑞典斯德哥爾摩諾獎頒獎典禮后，趙惠民（右）向導師、當期諾獎得主Arnold表示祝賀。受訪(fǎng)者供圖

凝視著(zhù)手中的試管，又望向桌上那些依舊在運轉的大大小小的實(shí)驗儀器，趙惠民的心像被人用力攥著(zhù)。他明白，已經(jīng)到了不得不放棄的時(shí)候。讀博第三年，學(xué)校資格考試的巨大壓力如海嘯般襲來(lái)，這項奮戰了兩年但依然沒(méi)走通的課題，被他親手按下了停止鍵。

事情雖已過(guò)去30年，但對美國伊利諾伊大學(xué)香檳分校教授趙惠民而言，那時(shí)的痛苦仍然記憶猶新。

(相關(guān)資料圖)

趙惠民并未因一次羈絆而止步?！翱茖W(xué)探索是無(wú)止境的，而且有很多的不可預測性，這就是做科研的魅力所在?！?3年間，他帶領(lǐng)團隊取得累累碩果。

3月31日，趙惠民團隊再次在《科學(xué)》發(fā)表論文。這回，他們發(fā)明了一種新的人工智能（AI）工具，可以根據酶的氨基酸序列預測酶的功能。就像ChatGPT使用文字數據創(chuàng )建預測文本一樣，他們正在利用蛋白質(zhì)的語(yǔ)言預測它們的功能。

30多年后又回到原點(diǎn)

20世紀80年代流傳著(zhù)一句順口溜：“窮清華，富北大，不要命的上科大?！壁w惠民就是“不要命的”那一個(gè)。

1987年，他以?xún)?yōu)異成績(jì)從浙江嘉興一中考入中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)中國科大）生物系。他對科研的興趣從這里萌生。

“那時(shí)候，中國科大的訓練非常嚴格，學(xué)風(fēng)在高校中名列前茅，五年制教學(xué)課程任務(wù)重，科研氛圍很濃?！壁w惠民告訴《中國科學(xué)報》。前3年他就掌握了數學(xué)、物理、化學(xué)、生物等學(xué)科知識。

后來(lái)，趙惠民成了施蘊渝（1997年當選中國科學(xué)院院士）的學(xué)生。彼時(shí)，施蘊渝剛從國外進(jìn)修回來(lái)，率先在國內開(kāi)展蛋白質(zhì)結構與功能的計算生物學(xué)研究。受老師指引，趙惠民開(kāi)啟了分子動(dòng)力學(xué)方面的計算模擬研究。

為了開(kāi)闊眼界、提升自己，本科畢業(yè)后，23歲的趙惠民在1992年到美國加州理工學(xué)院讀博，第一次接觸到了酶工程。從那以后，他便與酶結下了不解之緣。

酶有多重要呢？它是一種生物催化劑，在生命體系中扮演著(zhù)關(guān)鍵角色，控制和調節各種代謝途徑，保障它們高效工作。

研究酶的人都希望把它的功能改造得更好，得到更高效、更穩定、更優(yōu)質(zhì)的催化劑。趙惠民獨辟蹊徑，想預測酶的功能。

8年前，他的實(shí)驗室自主建立了一套全集成自動(dòng)化系統。6年前，他開(kāi)始涉獵AI領(lǐng)域，想把AI技術(shù)與合成生物學(xué)、自動(dòng)化結合起來(lái)，以更快地改造酶工程或者代謝工程。在中國科大積累的計算模擬知識重新派上了用場(chǎng)。

“沒(méi)想到兜兜轉轉30多年，又回到了原點(diǎn)?！壁w惠民感慨說(shuō)，“可見(jiàn)，很多東西你學(xué)的時(shí)候覺(jué)得沒(méi)多大用，但說(shuō)不定將來(lái)哪個(gè)時(shí)候就能發(fā)揮價(jià)值?！?/p>

趙惠民團隊在2014年搭建了第一臺原型機，在2020年完成了強化版。一切正式起步。他帶領(lǐng)團隊用了3年時(shí)間，研發(fā)出被稱(chēng)為CLEAN的AI工具。論文在線(xiàn)后，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )界面，研究人員只需在搜索框中輸入序列就可以看到結果，如同使用搜索引擎一樣。

“我們不是第一個(gè)使用AI工具預測酶功能的，但我們是第一個(gè)使用這種被稱(chēng)為對比學(xué)習的新深度學(xué)習算法預測酶功能的。我們發(fā)現，這種算法比其他AI工具更準確、更可靠、更靈敏?！壁w惠民表示。

無(wú)論是生物學(xué)界、醫學(xué)界還是工業(yè)界，這種工具都將幫助研究人員快速識別合成化學(xué)物質(zhì)和材料所需的最合適的酶。

“投頂刊比較順的一次”

2022年10月8日，一切準備就緒，趙惠民將論文投給了《科學(xué)》。有著(zhù)豐富投稿經(jīng)歷的他，預感這次不會(huì )遭遇審稿人“刁難”，他對這項成果有信心。

果不其然，文章很快通過(guò)編輯這一關(guān)，進(jìn)入外審環(huán)節。不到兩個(gè)月，趙惠民就收到了審稿人的意見(jiàn)。

審稿人都給出了積極正面的評價(jià)，認為這項研究成果中的AI算法非常新穎。最關(guān)鍵的是，很多有關(guān)AI的文章幾乎都是用數據組測試AI工具有多好，而趙惠民團隊的論文中不僅有計算機的論證，還提供了強有力的實(shí)驗數據支持。

計算和體外實(shí)驗驗證顯示，該工具不僅可以預測以前未表征的酶的功能，還可以糾正被領(lǐng)先軟件錯誤標記的酶，并正確識別具有兩種或多種功能的酶。

當然，研究并非盡善盡美，審稿人還是提出了一些小意見(jiàn)。因為預測并非百分百準確，審稿人希望作者進(jìn)行更仔細的研究，以回答預測的準確率到底是多少。

趙惠民帶領(lǐng)團隊緊鑼密鼓地進(jìn)行了兩個(gè)月補充實(shí)驗，加入了很多新數據。改進(jìn)后的文章在2023年1月底再次送審，不到一個(gè)月文章就被接收，從投稿到發(fā)表僅耗時(shí)5個(gè)月。

“這是我投頂刊比較順的一次?！壁w惠民說(shuō)。

在趙惠民看來(lái)，論文在《科學(xué)》上發(fā)表只是邁出第一步。他們計劃擴大CLEAN背后的AI，進(jìn)一步開(kāi)發(fā)機器學(xué)習算法，以表征其他蛋白質(zhì)，如結合蛋白。

“有很多未被表征的結合蛋白，如受體和轉錄因子，我們也想預測它們的功能?！壁w惠民有一個(gè)宏大的愿望，他想預測所有蛋白質(zhì)的功能，這樣就可以對細胞中所有蛋白質(zhì)了如指掌，以便更好地研究或設計整個(gè)細胞用于生物技術(shù)或生物醫學(xué)。

為了讓這款工具越發(fā)強大，該團隊還在訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面專(zhuān)門(mén)設置了一個(gè)鍵，用戶(hù)可以點(diǎn)進(jìn)去輸入反饋意見(jiàn)?！跋Ｍ蠹叶嗵嵋庖?jiàn)，我們會(huì )根據反饋再增加一些新的功能?！?/p>

在美國做科研一點(diǎn)也不容易

閑暇時(shí)，趙惠民常跟學(xué)生很走心地分享過(guò)往經(jīng)歷，想讓他們明白做科研本就不會(huì )一帆風(fēng)順。

30年前，他就曾因為考核壓力，不得不放棄一項兩年都未走通的研究。他不吝與學(xué)生分享科研路上曾有過(guò)的至暗經(jīng)歷，因為科研本就是一條“光榮的荊棘路”，接受失敗是必修課。

“常聽(tīng)朋友說(shuō)在國內做科研很‘卷’，有些人會(huì )以為在美國做科研很輕松，從我的親身經(jīng)歷來(lái)說(shuō)，一點(diǎn)也不容易?！壁w惠民表示。

他讀博的時(shí)候，就有好幾名同年進(jìn)實(shí)驗室的同學(xué)因為頂不住壓力，沒(méi)拿到學(xué)位就心灰意冷地離開(kāi)了。好在他跨過(guò)黑暗，選擇再度出發(fā)，成為了美國加州理工學(xué)院教授Frances H. Arnold最有成就的弟子之一。

2018年，Arnold因為“酶定向進(jìn)化”上的突出成就獲得諾貝爾化學(xué)獎。在A(yíng)rnold所獲諾貝爾化學(xué)獎的科學(xué)背景材料中，趙惠民在5篇關(guān)鍵論文里都有署名，其中有4篇是第一作者。

導師對趙惠民的影響除了科研上的飛躍外，還有做人做事的改變。Arnold對學(xué)生總是直來(lái)直去，毫不留情地當面指出缺點(diǎn)?！拔覀冎袊苏f(shuō)話(huà)比較委婉，當面批評多少有點(diǎn)讓人下不了臺。所以剛去的時(shí)候，我不太適應，她的嚴厲，有時(shí)候連美國學(xué)生也吃不消?！?/p>

但相處久了，他發(fā)現，導師的很多反饋就像酶一樣，促使他迅速成長(cháng)和進(jìn)步。后來(lái)他帶學(xué)生時(shí)，也習慣就事論事、不繞彎子，并且鼓勵學(xué)生勇于表達自己的意見(jiàn)和想法，最好跟他爭個(gè)面紅耳赤。

現在，他的很多學(xué)生已經(jīng)成長(cháng)為一些高校、科研院所的中堅力量。其中，33人成為了教授，在國內做教授的就有15人?，F在，他的團隊有近50名成員，來(lái)自世界多個(gè)國家，中國人占了大多數。

相關(guān)論文信息：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adf2465

本文作者：張晴丹，來(lái)源：中國科學(xué)報，原文標題：《中國科大校友今發(fā)Science！蛋白質(zhì)科學(xué)界版ChatGPT來(lái)了》

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