当前，人工智能正以前所未有的速度渗透到科学研究的各个领域。当人工智能深度融入科学研究时，它不仅会带来变革，还会开启新的探索空间。

例如，通过几滴血就能提前预知数百种疾病的潜在风险。2024年，复旦大学科研团队在人工智能算法的帮助下，利用简单的血浆蛋白组检测，能够提前诊断和预测疾病。这项研究最初针对阿尔茨海默病及其他类型痴呆，通过对近1500种血浆蛋白质进行筛选分析，发现了11种可预测未来痴呆风险的血浆蛋白质。

复旦大学科研院副院长、复旦大学附属华山医院神经内科副主任郁金泰表示，通过验血发现蛋白质的变化，并用AI算出疾病苗头，最早能提前15年发现阿尔茨海默病等疾病的迹象。基于这一想法，科研团队对5万多人的血液样本和跨越14年的医疗健康数据进行了分析，成功绘制出全球首张“人类健康与疾病蛋白质组图谱”，并开发出一套人工智能算法模型。这项技术的特点是“早发现、少花钱”。医生通过检测人体血液中近3000种蛋白质的变化，再结合人工智能技术，可以提前十余年预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病的患病风险。

郁金泰还提到，团队正在研发快速检测试剂盒，未来常规体检只需加做几十元的蛋白质检测，就能筛查重大疾病风险。这将使疾病筛查变得像测血糖血压一样方便，特别适合需要定期体检的中老年人。

此外，在浙江杭州的良渚实验室，研究员沈宁和他的团队利用AI算法设计开发了一种用于治疗儿童早衰症的新药物，并在实验中取得了非常好的疗效。目前，团队正在积极寻求合作，努力推进临床转化。沈宁表示，AI算法让药物设计变得快速高效。传统的大规模筛选可能需要15至20年的研发周期，且失败概率很高。有了AI算法的帮助，药物研发周期可以缩短到3至5年。

早在2021年，良渚实验室就组建了一支由多学科交叉的团队，陆续开发了七八种深度学习算法，致力于遗传病、罕见病的精准诊疗。沈宁希望借助AI工具，为每个病人提供更加个性化的治疗方案。