目前应对药物抗性的策略就像“打地鼠”游戏一样，一个新的耐药突变出现，我们就试图解决它，但最终这只是对进化的被动反应。在斯坦福大学的研究关注两个主要领域。首先，利用机器学习更好地预测和模拟疾病进化，通过提前预测疾病何时会变异，从而设计出能够对抗未来疾病形态的蛋白质疗法，提前应对病毒的演变。这样，我们可以走在疾病演化的前面，而不是被其牵着鼻子走。我们的目标是大幅提升对病原体或疾病进化的预测能力，以便开发出更能抵抗疾病的药物。 其次，我们致力于开发更全面的生物学模型，以便更好地设计和控制生物系统。仅仅理解疾病演化的机制是不够的，我们还需要拥有治愈或预防这些疾病的技术。当前的目标是将建模能力从单个分子扩展到整个生物系统的层面，因为大多数疾病是由复杂的系统引起的，而不仅仅是一个分子的变化。最新的模型已经能够在整个有机体的层面上理解生物体。 研究团队的领导者提到，他从小对电影中那些拥有先进科技设备的角色充满敬仰，但这并非他渴望成为某个特工，而是想成为那个发明这些设备的人，这样的想法让他投身于科学研究。他认为科研就像魔法一样，可以超越现有的能力，同时又不是魔法，因为它可以通过实验反复验证，具有可持续性。 这种高水平的研究不仅需要大量的培训，而且必须在一个可以专注于科学的环境中进行。学术界是少数几个可以提供这种环境的地方之一，因此高校在这方面发挥着至关重要的作用。“投资于科学研究是非常值得的”，核心研究人员表示，很多人都能从生物医药研究的成果中受益。新公司通过生物医药研究创造的经济价值远远超过培养这些科学家所需的投入成本。 然而，社会上存在一种误区，认为科学家掌握着所有答案。实际上，科学很大程度上是不确定的，它是一个不断自我修正的过程，永远处于动态变化之中。科学家们需要更加积极地传达这一点，让更多人了解科学研究的本质。 业内人士普遍认为，该研究团队在利用AI和机器学习技术解决疾病抗药性问题上取得了重要进展，具有极高的实用价值和潜在影响。斯坦福大学作为顶尖研究机构，在生物技术和人工智能交叉领域的探索上一直处于国际领先地位。这项工作的开展，不仅彰显了斯坦福大学在创新教育和前沿研究方面的实力，也为全球卫生安全和疾病防治提供了全新思路和技术支持。