计算生物学
2017-11-15 16:07阅读：
计算机科学和生物学的交叉势必会带来奇妙的反应，这是未来有可能推动人类科技重大进步的关键交叉学科。
未来的生物学研究方式很明显超越了人类在实验室的认知极限，太多的排列组合要去尝试，完全不可能通过现有的模式去深入发展。不依赖计算机，想要尽览生物学的奥秘，那是不可能的。
30亿对碱基，20种氨基酸，数万种蛋白质，这还仅仅是针对人类的。动物、植物、细菌，各领域的研究对象都很复杂，怎么才能深刻的认识生物界规律？从计算机科学的角度看，显而易见，不断探索的知识点越来越庞大，需要一个系统有机的整合在一起，构建起一种可供学习、验证、模拟的计算网络，否则，复杂度太高，总是徘徊在实验室水平。
我现在能理解有同学在这个领域感觉到很枯燥的原因，就是整天都在做实验，测试各种可能性，研究方法有点儿像是下围棋。穷尽所有研发人员毕生精力，也不可能尝试到所有走法，排列组合的结果，不可能都去尝试，必须要依赖计算机仿真技术。码农，真的可以改变世界。人工智能，很明显可以在生物学的计算领域大放光彩。
生物科技，说的很神乎其神，其实本质上，都是物理和化学。问题的关键，就在于你是否能够发现一种关键的技术，去解决现实问题。类似基因编辑技术，肯定现有的技术不是唯一、最佳选项，因为，自然界还有众多的生物化学机制未曾发现，也许还存在更强大、高效的技术，就是存在巨大的认知盲点，无法去一一尝试。这个道理，很类似于计算机处理围棋。问题的关键是，围棋的游戏规则非常明确，控制在一个有限的范围内，而生物计算的基础逻辑更加复杂，计算范围更加辽阔，依赖的数据基础极度复杂，计算的难度可想而知。
生物计算，关乎到制药产业。传统的制药业，其实就是不断的尝试各种化合物进入人体后的化学反应机制。为了达到某种目
的，找到一类分子结构，会尝试数以万计的类似分子结构化合物去挨个尝试。这个实验的规模，研发的成本，最终都需要经济系统转移，而有些疾病的患者总数很有限，就导致研发成本无法回收问题。这些问题，是不是可以通过计算机模拟来大幅度降低成本、提升研发效率呢？这是显而易见的，是未来的重要发展方向。
为什么，我认为生命科技大规模发展必须依赖计算机科技深入发展，甚至必须要依赖量子计算时代？道理很简单，就是为了处理这种复杂度，甚至必须要依赖人工智能完成。单纯靠人力实现，实验室原始状态搞下去，革命时代想彻底到来估计没戏。
