人工智能技术在生物物理学中的应用

郭东睿 广州市真光中学

引言

生物物理学应用物理学的概念与方法研究生物各层次结构和功能的关系、生命活动的物理化学过程以及物质在生命活动过程中表现的物理特性。我们的社会正处于人工智能革命的时代，人工智能研究和开发用于模拟和扩展人类智慧的方法、技术及应用系统，是会给人类社会带来根本性变革的技术趋势。利用人工智能技术手段进行生物物理学的研究将极大地促进生物物理学的发展。本文将简要地介绍人工智能技术生物物理学中的一些研究新进展。

1 一种由草履虫元波激发的磁旋转微泳体

在过去的几年中，大量的研究致力于设计用于微创药物的磁微米级机器人系统。不同微生物的运动是大自然有效推动这些微泳体的解决方案。到目前为止，科学家们在设计基于细菌推进的微泳体方面已经做了大量工作，而许多其他微生物的运动尚未成为设计微泳体的灵感源泉。伊朗谢里夫技术大学的Amir Shamloo 等人以一种纤毛微生物草履虫为灵感，提出了一种能够进行货物运输的新型微泳体。这种新颖的微泳体由多个均匀间隔的硬质杆组成，这些杆横跨一个球体的表面，可以携带放置在球内的货物。这种微泳体的推进受微泳体几何形状（直径、杆数、货物尺寸）的影响，他们进行了CFD 模拟研究，对这个微泳体的动态进行了分析，从而揭示了具有这种几何形状的微泳体的复杂动力学特性。

2 基于DNA 的机器人手臂的实时驱动

从纳米技术的早期开始，科学家们已经梦想出类似于大型工业流水线的纳米机械系统。用于自下而上创建复杂分子结构的DNA分子自组装已被证明具有巨大的潜力来推动实现这一愿景。在过去的几年里，大量的机械元件被开发出来，有可能被用作更精细的系统的组件。这些元件基于各种不同的概念，以方便构象变化、滑动运动和旋转。EnzoKopperger 等研究人员开发了一种基于DNA 的分子机械臂，它集成在用DNA 折叠技术创建的方形基板上，扩展了DNA 组装纳米机器的可用建筑组件的系列。底板和臂之间的灵活连接允许臂相对于特定可寻底板旋转。基于一些折叠方法，该结构可有效地自组装。在单分子荧光技术的帮助下，在一毫秒的时间尺度上观察到在基板上不同对接位置的扩散臂旋转和临时固定。利用DNA 纳米结构的高电荷，他们还演示了利用电场主动控制手臂相对于基板的角度。机器人手臂的激活只需要几毫秒，这比合成DNA 纳米机器的既定操作方法快许多数量级。该系统有望成为一个通用的快速原型平台，用于开发分子装配线和高度并行的纳米力谱元件。

3 使用智能计算系统进行疼痛评估

疼痛评估不当、医疗支出增加、生产力下降和治疗不当是全球性难题，往往导致生活障碍和对生活失去兴趣。Sanjay Kumar Singh 等专家研制了一套智能计算系统（ICS），它在提高疼痛评估的准确性和支持卫生保健从业者在临床决策过程方面起着重要作用。ICS 从患者或专家收到的临床数据中获得知识。专家们从1992年至 2014 年以英文出版的各种权威期刊和电子数据库中进行了广泛的文献检索，以提取与ICS 相关的文章，同时考虑患者的慢性和急性疼痛症状。他们共对45 项研究进行了分析，从1320 条引文中选取了32 项研究，从参考跟踪中获得了10 项。他们采用了四类计算机识别技术，包括人工神经网络、基于规则的算法、统计学习算法和非标准集理论，采用问卷、分数和术语等方法进行内容处理。设计良好的计算机化方法ICS 能够简化病人评估过程，增加医生的可及性，并提高护理质量，将有助于临床实践。

4 认知过程建模的自然建构方法

O.D.Chernavskaya 等人提出了一种"自然建构方法"来模拟认知过程。该方法基于信息的动态理论、非线性微分方程技术和"动态形式神经元"的概念。他们利用自然建构方法设计了认知体系结构，此体系结构的一个重要特征是将整个系统拆分为两个类似的半脑系统（与左右脑半球类似），其中一个负责信息的生成和学习，另一个负责接收和处理已知信息。他们讨论了对直觉、逻辑、意识、潜意识概念的解释，并将所开发的认知体系结构与其他理论方法（图形理论和"认知"概念）以及解剖数据进行了比较。他们还提出了一种实验的概念，可以验证或否定自然建构方法的主要推论。

5 基于人工智能的肾结石治疗临床决策支持系统

Tayyebe Shabaniyan 和Hossein Parsaei 等人开发了一个决策支持系统（DSS），用于预测肾结石治疗的术后结果，特别是经皮肾镜取石术（PCNL）后结果，该系统可作为一个手术前的咨询工具。DSS 的整个过程包括数据收集和预测模型开发。他们收集了254例患者的术前/术后变量，对于特征变量，他们使用来自三个类别的 26 个变量，包括患者病史变量、肾结石参数和实验室数据。预测模型是利用机器学习技术开发的，包括维数约简和监督分类。他们开发了一种将顺序前向选择与费舍尔的判别分析相结合的新方法，降低了特征空间的维数，提高了系统的性能并使用多分类器方案进行预测，通过在数据集上运行"一个患者交叉验证"的方法来评估所生成的 DSS。DSS 系统预测治疗结果的精度为94.8%，并且正确估计了85.2%的患者需要放置支架后去除肾结石。在预测患者在手术期间是否需要输血时，DSS系统正确预测了95.0%的病例。Tayyebe Shabaniyan 提出的DSS 系统可帮助泌尿科医生预测手术结果，选择适当的手术切除肾结石。

6 小结

生物物理及相关领域的科研人员在草履虫元波激发的磁旋转微泳体、基于DNA 的机器人手臂的实时驱动、使用智能计算系统进行疼痛评估、认知过程建模的自然建构方法以及基于人工智能的肾结石治疗临床决策支持系统等方面进行了诸多研究，其研究成果必将促进生物物理学的智能化发展。