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復(fù)旦大學(xué)在帕金森等領(lǐng)域取得突破,阿里云提供AI算力支

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7月17日消息,復(fù)旦大學(xué)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域接連取得突破性成果,繼發(fā)現(xiàn)帕金森病(PD)全新治療靶點(diǎn)之后,阿爾茨海默病(AD)早篩早診檢測試劑也將于今年末上線各大醫(yī)院和體檢中心。據(jù)悉,這些研究均由復(fù)旦大學(xué)與阿里云等聯(lián)合打造的CFFF平臺(tái)提供AI算力支持,從而極大地加快了科研進(jìn)展。

圖說:腦脊液蛋白對(duì)阿爾茨海默病診斷的準(zhǔn)確度及外部隊(duì)列驗(yàn)證和尸檢病理驗(yàn)證結(jié)

據(jù)介紹,2023年,中國高校最大云上科研智算平臺(tái)CFFF上線,該平臺(tái)包含了面向多學(xué)科融合創(chuàng)新的計(jì)算集群“切問1號(hào)”和面向計(jì)算科學(xué)高精尖研究的專用高性能計(jì)算集群的“近思1號(hào)”,借助阿里云的大規(guī)模異構(gòu)算力融合調(diào)度技術(shù)、分級(jí)存儲(chǔ)技術(shù)、AI與大數(shù)據(jù)一體化技術(shù),連成了一臺(tái)真正意義上的“超級(jí)計(jì)算機(jī)”。其中,阿里云烏蘭察布數(shù)據(jù)中心以公共云模式為全國科研機(jī)構(gòu)的多個(gè)項(xiàng)目提供超千卡并行智能計(jì)算,支持千億參數(shù)的大模型訓(xùn)練。千卡并行的有效算力達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先的92%,可拓展性達(dá)到萬卡,萬卡并行有效算力也可達(dá)90%。

復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院郁金泰教授團(tuán)隊(duì)正是依托CFFF平臺(tái)接連取得重大突破。實(shí)現(xiàn)提前15年預(yù)測阿爾茨海默病發(fā)病風(fēng)險(xiǎn) ,精度超98.7%,成果發(fā)表于Nature;發(fā)現(xiàn)帕金森病全新治療靶點(diǎn),并利用AI篩選出候選藥物,登上Cell和Nature等國際頂刊。

圖說:郁金泰教授團(tuán)隊(duì)在復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院開展學(xué)術(shù)研討會(huì)

據(jù)介紹,阿爾茨海默病和帕金森病是嚴(yán)重威脅人類健康的神經(jīng)退行性疾病。目前,中國有近1700萬癡呆癥患者,其中阿爾茨海默病占比超60%,而我國帕金森病患者約占全球一半,預(yù)計(jì)到2040年將超過650萬。

對(duì)于這兩種疾病,早期預(yù)警與精準(zhǔn)干預(yù)是關(guān)鍵。然而,傳統(tǒng)研究手段能處理的數(shù)據(jù)較少,耗時(shí)漫長且效率有限。在CFFF平臺(tái)建成后,科研人員可以用“數(shù)據(jù)+算法”雙輪驅(qū)動(dòng)替代傳統(tǒng)的“假設(shè)驅(qū)動(dòng)”模式,用更少的時(shí)間處理更多的數(shù)據(jù)。

在阿爾茨海默病領(lǐng)域,郁金泰團(tuán)隊(duì)基于腦脊液蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)測試了6361余種蛋白質(zhì),這些蛋白質(zhì)指標(biāo)會(huì)隨疾病發(fā)展而變化。使用傳統(tǒng)方法篩選蛋白,會(huì)找出數(shù)十種甚至上百種可能的“診斷蛋白”,科研人員逐一驗(yàn)證每一種蛋白質(zhì)的診斷結(jié)果,效率低下。郁金泰團(tuán)隊(duì)利用AI算力,采用創(chuàng)新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法和獨(dú)特的蛋白質(zhì)組學(xué)分析策略,對(duì)6361種腦脊液蛋白組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析和建模,篩選出5種最重要的蛋白質(zhì),將診斷準(zhǔn)確性提高到98.7%。

在帕金森領(lǐng)域,病理性α-突觸核蛋白是帕金森病的關(guān)鍵致病蛋白。過去,研究者根據(jù)現(xiàn)有理論體系,推測某一蛋白可能在病理性α-突觸核蛋白傳播過程中發(fā)揮重要作用,再設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行證實(shí)。但人體內(nèi)的基因蛋白數(shù)量極其龐大,采用這一方法意味著忽略了現(xiàn)有理論體系外的諸多可能性。借助AI算力和大模型技術(shù),郁金泰團(tuán)隊(duì)得以在所有基因中篩選潛在靶點(diǎn),利用人工智能技術(shù)對(duì)其蛋白結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測,再基于預(yù)測結(jié)構(gòu)對(duì)小分子化合物進(jìn)行虛擬篩選,從而在5年內(nèi)就完成了原本需要幾十年甚至更長時(shí)間才能完成的工作。

郁金泰表示: “以前的科研就像在大海撈針、慢慢釣魚,需要花費(fèi)大量時(shí)間;而現(xiàn)在,人工智能就像一張大網(wǎng),能夠在海量數(shù)據(jù)中快速精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)和潛在治療方案,極大地提升了研究能力和效率。”

在復(fù)旦大學(xué),阿爾茨海默病和帕金森病的研究是一個(gè)跨學(xué)科跨平臺(tái)的項(xiàng)目,除了華山醫(yī)院,復(fù)旦大學(xué)類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院、腦轉(zhuǎn)化研究院、中國科學(xué)院上海有機(jī)化學(xué)研究所生物與化學(xué)交叉研究中心等也參與了研究。

圖說:復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院郁金泰教授團(tuán)隊(duì)與復(fù)旦大學(xué)類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院馮建峰教授團(tuán)隊(duì)合影

據(jù)了解,每個(gè)研究團(tuán)隊(duì)都在CFFF平臺(tái)上開設(shè)了賬號(hào),團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人可以設(shè)置不同的子賬號(hào)分配給各組研究員使用。相比CFFF平臺(tái)建成之前,各團(tuán)隊(duì)需自行購買服務(wù)器排隊(duì)使用,CFFF提供了更充足的算力,可以實(shí)現(xiàn)多任務(wù)同時(shí)計(jì)算。同時(shí),一個(gè)賬號(hào)對(duì)應(yīng)一個(gè)域,數(shù)據(jù)都在一個(gè)賬號(hào)域內(nèi),CFFF提供了更安全的計(jì)算環(huán)境。

復(fù)旦大學(xué)類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院研究員程煒表示:“CFFF出現(xiàn)前,我們處理100個(gè)人的影像需要排隊(duì),在一臺(tái)小服務(wù)器上要跑幾天,現(xiàn)在都是直接處理幾萬人的影像,幾天就跑完了,放在以前幾年都跑不完。”

據(jù)統(tǒng)計(jì),CFFF平臺(tái)上線2年來,覆蓋了生命科學(xué)、材料科學(xué)等多元領(lǐng)域,推動(dòng)百余項(xiàng)科研成果落地。

目前,阿里云AI基礎(chǔ)設(shè)施已支撐CFFF平臺(tái)全面升級(jí),提供文理醫(yī)工各學(xué)科47個(gè)特色學(xué)科模型和4萬余個(gè)科學(xué)數(shù)據(jù)集開放使用,支持發(fā)表了多篇CNS級(jí)別的高水平論文。根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司(IDC)最新發(fā)布的報(bào)告《中國智算基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)市場(2024下半年)跟蹤》——阿里云在2024年中國AI基礎(chǔ)設(shè)施市場獲得23%的市場份額,位列中國市場第一,超過第二名和第三名總和。(定西)

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