文 | 智sir

　　本文系作者授權轉載

　　人類是一種非常脆弱的動物，這種脆弱性體現在很多方面。

　　比如生存溫度，中子星表面有1000萬度高溫，回力棒星云的溫度是零下272.15度，我們人類的身體溫度，卻只能維持在36、37度。

　　比如歷史維度，宇宙有138億年歷史，地球的年齡是45億年，智人出現在25萬年前，人類可記載的文明，還不到1萬年。

　　比如自然災害，任何來自地球的“咳嗽”都能輕易毀滅人類，海嘯地震火山爆發(fā)，種類繁多。

　　而縱觀歷史，瘟疫可以說是人類的頭號殺手。

　　01

　　最早（被記載）的瘟疫，可以追溯到公元前430年的雅典。

　　沒有誰知道這場瘟疫是由什么疾病引起的，只知道它最早出現在埃塞俄比亞，然后一路沿著埃及傳入歐洲，最后跑到了雅典。

　　瘟疫但凡在某個地區(qū)爆發(fā)，必然符合某些環(huán)境共性，比如擁擠的人口，糟糕的衛(wèi)生條件。

　　當時雅典還在和斯巴達人交戰(zhàn)，爭奪地中海霸權，于是將百姓全部遷入城內，免受戰(zhàn)爭襲擊。

　　所有雅典農民拖家?guī)Э?，拉著一堆牲畜躲進城市，導致人畜混雜，公共用水困難，城市衛(wèi)生壓力劇增。

　　更糟糕的是，雅典的排水系統糟糕，瘟疫很快蔓延傳播。

　　癥狀是高燒，嘔吐和腹瀉，直到七天后暴斃。

　　這場瘟疫持續(xù)了三年時間，帶走了一半雅典人，沒有貧富差距的區(qū)別對待，在死亡面前一視同仁，就連伯利克里（雅典黃金時期的領導人）都在這場瘟疫中病死，整個城邦元氣大傷，萎靡不振。

　　公元165年，另一場瘟疫襲擊了羅馬帝國。

　　起初是前線士兵感染疾病，然后傳回國內，很快就覆蓋到了帝國全境。大量社會精英和貴族中招，就連兩位羅馬帝王都染病而死。

　　瘟疫癥狀被蓋倫醫(yī)生記載下來，病人一開始會腹瀉嘔吐，高熱喉嚨腫痛，然后手腳潰爛，皮膚流膿（回頭來看，這些癥狀很像天花）……

　　“因無人埋葬而在街道上開裂、腐爛的尸體——腹部腫脹，大張著嘴里如洪流般噴出陣陣膿水，眼睛通紅，手則朝上高舉?！?/p>

　　瘟疫持續(xù)了15年時間，一直到公元180年才神秘消退，直接帶走了500萬人。

　　羅馬五賢帝時代就此結束，日薄西山。

　　可瘟疫從未消停，100年后再次席卷羅馬和地中海全境，而且致死率更恐怖，后來研究發(fā)現，懷疑是埃博拉病毒。

　　第一大城市亞歷山大，市民數量從原本50萬銳減至19萬人，患者即使存活也會永久殘疾。

　　沒有哪個國家挨過一次瘟疫后還能生龍活虎，如果有，瘟疫還會再來一次。

　　內戰(zhàn)、瘟疫和政治動蕩，讓羅馬帝國變得分崩離析，接近解體。

　　同時期發(fā)生在中國東漢末年的大瘟疫，死傷更為慘重。

　　漢靈帝時期（168年-189年），在位短短21年，史書上關于“大疫”的記載就有5次。

　　人間成為地獄，民不聊生。

　　張角在公元184年發(fā)動黃巾起義，以傳道和無償治病的口號，順利聚攏起幾十萬農民。

　　漢獻帝上位后（189年—220年），瘟疫并未消停，反倒因為群雄爭霸變得更加混亂。

　　期間，張仲景寫了《傷寒論雜病論》，指出從196年開始的后十年，整個東漢人口減少了三分之二，其中有很大一部分死于傷寒病。

　　建安22年，也就是公元217年，發(fā)生了中國歷史上死亡人數最多的“建安大瘟疫”。

　　這一年，建安七子有四人死于瘟疫，曹植在《說疫氣》形容：“建安二十二年，癘氣流行，家家有僵尸之痛，室室有號泣之哀。或闔門而殪，或覆族而喪?！?/p>

　　有一組官方數據更為形象：公元157年，東漢還有5600萬人，到公元220年，瘟疫和戰(zhàn)爭等因素，全國人口加起來竟不到800萬。

　　這是什么概念，只剩下1/7。

　　瘟疫從來不止一種，席卷整個歐洲中世紀的最恐怖瘟疫，當屬黑死病，也就是腺鼠疫。

　　東羅馬帝國（拜占庭），在公元541年發(fā)生了大規(guī)模鼠疫。

　　沒有人知道這是什么瘟疫，也不知道它的傳播路徑是什么，反正最先波及的是窮苦流浪漢，患者身上會出現大塊黑色腫瘤，里面滲出血液和濃汁，非常瘆人（我就不放相關圖片了）。

　　黑死病很快蔓延到整個國家，不分貴族平民，就連查士丁尼皇帝都被感染。

　　尸體找不到埋葬的地方，只好堆在大街上。

　　由于死的人太多，各城市在荒野挖一個大坑，用來集中掩埋尸體。

　　后來挖坑的速度已經追不上尸體數量，每天死亡超過數萬，人們便將尸體全塞進一棟棟屋子里，然后封鎖隔離，貼上禁區(qū)警示。

　　瘟疫爆發(fā)前，拜占庭帝國還有兩千多萬人，一場瘟疫下來損失了40%，有的城市甚至無一生還，東羅馬帝國正式走向衰亡。

　　黑死病蔓延最瘋狂的年代，是14世紀。

　　先是1346年，蒙古軍隊進攻黑海港口城市卡法，當時久攻不下，蒙古軍隊又有人患了鼠疫。

　　于是他們用拋石機，將一具具鼠疫尸體拋進城內和河道里。

　　短短幾年，這些依托老鼠而蔓延的傳染病，通過跳蚤作為中間宿主，在大街小巷里迅速傳開，讓人防不勝防。

　　歐洲國家全部淪陷，沒有一個例外，社會秩序崩塌。

　　禍不單行的是，當時歐洲宗教屠殺了所有城市的貓，因為在他們看來，貓和女巫一樣，都是邪惡的化身。

　　然而現實是，沒有了貓，老鼠就沒有了天敵，繁衍速度更快，瘟疫傳播也更快。

　　薄伽丘在《十日談》里描述：“有人突然跌倒在大街上死去，或者冷冷清清地在自己家中咽氣，直到尸體發(fā)出了腐爛臭味，才被鄰居們發(fā)現。”

　　中了鼠疫者，基本三天暴斃，在當時沒有什么治療手段。

　　醫(yī)生們戴著烏鴉嘴面具，全身裹著密封嚴實的長袍，隔絕和外界的所有肌膚接觸。

　　歐洲為此損失2500萬人，減少了1/3人口。

　　黑死病的傳播威力如此強，主要還是大量城市的出現，人口密集定居，而衛(wèi)生條件又極其糟糕，自然是瘟疫的天然培養(yǎng)皿。

　　由于世界貿易路線的發(fā)展，來自北非的瘟疫，可以乘坐水路到達歐洲，并通過中亞的陸上貿易路線，一路感染到東亞。

　　在瘟疫面前，可以說“眾生平等”。

　　02

　　歐亞大陸發(fā)生的一系列瘟疫，和生活在美洲大陸的印第安人本沒有任何關系。

　　他們與世隔絕，人口密度低，沒有豬牛馬等大型家畜，也因此避免了許多歐亞大陸的病原體，就連常見的水痘、感冒和麻疹都沒有。

　　可自從哥倫布發(fā)現新大陸后，一切安寧被打破了。

　　歐洲人給印第安人帶來了大量“禮物”：天花、水痘、流感、瘧疾、斑疹傷寒、腺鼠疫、肺結核……

　　印第安人自身缺少對這些瘟疫的免疫能力，毫無招架之力，死傷無數，往往前一個瘟疫還在傳染，后一個瘟疫就接踵而至，像接力跑那般防不勝防。

　　美洲大陸也會“禮尚往來”，回饋給舊大陸的禮物中，最出名的就是梅毒。

　　現在有不少言論解釋，真正滅絕印第安人的是瘟疫，而不是大屠殺。

　　然而哪怕瘟疫再惡毒，也不可能殺死2000萬印第安人，只剩5%不到的人口。

　　從英國殖民時期，就已經開始懸賞印第安人的頭皮，到美國成立后，聯邦軍隊一直屠殺和驅逐，持續(xù)了一個世紀。

　　所以這個鍋，西方人根本甩不掉。

　　如果說中世紀的人類缺少基礎醫(yī)療條件，難以抵擋瘟疫，那在進入近現代后，瘟疫卻依然愈演愈烈，毫不留情。

　　19世紀，新的瘟疫來臨——霍亂。

　　它是一種霍亂弧菌，霍亂患者表現為急性腹瀉，最終導致休克昏迷、大量脫水而亡。

　　被污染的水源，又成為霍亂弧菌的傳播途徑，非常狡猾。

　　僅1831年，歐洲因霍亂而死亡的人數就達到90萬。尤其是在印度，純凈的恒河水讓死亡人數增至3800萬。

　　《霍亂時期的愛情》描述了當時場景：“霍亂爆發(fā)時，不計其數的尸體被草草埋進萬人坑，土地像是吸滿了血的海綿，一腳踩上去，血水便會滲出來?！?/p>

　　進入20世紀后，最讓人聞風喪膽的是西班牙流感，它也是H1N1的祖先。

　　1918年-1919年，當時正處于一戰(zhàn)期間，流感病毒從美國的一個軍營傳出，許多軍人被感染了惡性肺炎，滿臉青紫。

　　隨著美國的參戰(zhàn)，流感迅速蔓延到了歐洲，最終席卷全球。

　　英法美德等一眾參戰(zhàn)國，實行嚴格的新聞管制，不允許播報任何瘟疫新聞，以免打擊前線士氣。

　　而西班牙因為是中立國，媒體不受任何戰(zhàn)爭管制，及時并反復地報道了自家的流感情況，反而成了“背鍋俠”。

　　其它國家也跟著轉載，就這樣“西班牙流感”誕生了。

　　全世界有10億人感染，接近1億人死亡。也因為大流感，減少了各國的軍人數量，提前結束了一戰(zhàn)。

　　如果總結人類歷史上的瘟疫特征，會發(fā)現它們傳播途徑非常狡猾。

　　梅毒等性病，會引發(fā)生殖器潰瘍，并通過身體接觸來感染新宿主；

　　狂犬病最簡單直接，驅使病狗到處亂咬；

　　霍亂的陰謀是，讓病人大量腹瀉，然后通過水源送入新宿主體內；

　　厲害點的天花，在皮膚表層堆積，即使沒有直接身體接觸，也能在一定距離內感染給新宿主；

　　最強的是流感，引導受害者咳嗽和打噴嚏，通過空氣飛沫感染給新宿主。

　　從古代到中世紀，從中世紀到近現代，人類能在瘟疫的肆虐下持續(xù)繁衍、生生不息，主要依賴的并非科學技術和醫(yī)療衛(wèi)生，而是生育能力。

　　能生，意味著基因的迭代優(yōu)化速度快。只要有少數人進化出了對瘟疫的抵抗力，人類就能存續(xù)下來。

　　而一個正常人類，在14歲-18歲，就已經達到了繁衍生殖的最早狀態(tài)，只要生下來孩子，并順利養(yǎng)育到15-16歲，就完成了新一輪人類周期，基因傳播自身的使命就完成了。

　　至于長壽，從來就不是古人可以把控的事，那時候的人均壽命很難突破40歲，頤養(yǎng)天年從來只屬于很少數人的特權，或者說是天賦。

　　瘟疫雖然可怕，卻總有人的基因進化能力強，能扛過一輪輪攻擊，因此更能將這種基因抗體傳給后代。

　　03

　　另一方面，中世紀瘟疫能殺死這么多人，還和醫(yī)療技術不發(fā)達有關。

　　當時由于宗教和法律限制，就連解剖人體都不被允許。

　　古希臘的醫(yī)生希波克拉底，他作為西方醫(yī)學奠基人，為了反駁“神賜疾病”，提出“體液學說”。

　　他指出，人體是由血液、粘液、黃膽、黑膽這四種體液組成，人會得病，就是由于四種液體不平衡造成。

　　這個理論無疑存在謬誤，但不妨礙歷史上各種新奇療法的誕生，比如放血，就曾是歐洲外科醫(yī)生最喜歡的治療手段。

　　英國著名的醫(yī)學雜志《柳葉刀》的命名，就源于放血療法，柳葉刀是放血專用工具，另一種常見的放血工具就是螞蟥。

　　在處理身體淤血、降低血壓上，放血是有一定療效。

　　可在那時候，頭痛發(fā)燒要放血，腹瀉嘔吐要放血，如果病情加重，是因為放血的量不夠。如果失血過多而死，很遺憾，應該是上帝的旨意。

　　歷史上有眾多名人就這樣被搞死，最出名的是美國總統華盛頓。

　　僅僅因為淋雨感冒引起的急性咽炎，就被采取放血療法。半天之內醫(yī)生先后放了三次血，總計達3.5升，華盛頓直接失血而亡。

　　除了放血，還流行灌腸，人們認為，這樣就能將體內的有毒物質全部排出。

　　灌腸工具含有銻，會導致頭暈和嘔吐，有時候人們還會用石灰水灌腸。英國國王查理二世就這樣弄丟了性命。

　　如果不幸要做手術，病人沒有任何麻醉，只能清醒著目睹自己被開刀的過程。好一點的醫(yī)生，會直接打暈病人，簡單粗暴。

　　最慘的是截肢手術，非?？简炨t(yī)生的速度。他必須用骨鋸在很短時間內鋸斷骨頭，然后用燒紅的烙鐵按在傷口處止血。

　　整個過程慘絕人寰。

　　許多士兵在前線負傷，往往還生龍活虎，做了截肢手術后就一命嗚呼了，效率極高。

　　哪怕截肢手術成功，也還要面對后續(xù)的并發(fā)癥和細菌感染，這是另一道鬼門關。

　　前面說了，從美洲大陸傳來的原生態(tài)“禮物”梅毒，在歐洲席卷了無數人，包括莫泊桑、尼采和王爾德等名人。

　　后來醫(yī)生使用水銀來治療梅毒，將水銀涂抹在皮膚表層，這樣就能緩解潰爛癥狀。

　　更高級的醫(yī)療方式是——水銀熏蒸

　　患者坐在一個封閉箱子里，通過水銀蒸汽來治療滿身潰爛。下場就是，梅毒可能沒治好，自己就先汞中毒。

　　當時就有人懷疑，莫扎特是死于汞中毒，原因是他治療梅毒時用量過度。

　　懵懂愚昧的醫(yī)療水平，摸索著黑暗前行，一直到19世紀，近代醫(yī)學的曙光終于出現。

　　先是天花疫苗。

　　中國從清朝開始，就通過“種人痘”來預防天花，這種方式很快傳到歐洲，但“人痘”的副作用很明顯，死亡率仍然有3%。

　　英國醫(yī)生愛德華·詹納通過觀察，發(fā)現牛也會得天花，不過“牛痘”的死亡率遠低于“人痘”。

　　于是在19世紀初，這種“牛痘疫苗”在全世界迅速普及。

　　從此，天花成為第一個被人類醫(yī)學正式征服的疾病。

　　然后是外科麻醉的誕生。

　　美國有一位牙醫(yī)叫威廉·莫頓，因為受不了病人嚎叫，他到處尋找能讓患者高效昏迷的物質，最終發(fā)現了乙醚。

　　1846年，在一場公開外科手術中，乙醚麻醉的成功運用，轟動醫(yī)學界，麻醉正式走上現代醫(yī)學舞臺。

　　接著是醫(yī)學消毒制度的誕生。

　　1850年，匈牙利產科醫(yī)師塞麥爾維斯，在維也納總醫(yī)院工作時，發(fā)現兩所婦科診所的死亡率不一樣。

　　第一診所的死亡率高達10%，也就是每10個產婦就有1個去世，第二診所的死亡率則是4%。

　　他經過縝密觀察，懷疑醫(yī)生手上有“尸體毒物”，引起了產褥熱，直接導致產婦死亡。

　　當時人們雖然已經發(fā)明了顯微鏡，但分辨率不高，還不知道細菌的存在。

　　因此他規(guī)定，醫(yī)生在為病人做檢查前，必須洗手，并用氯和石灰的溶液清洗雙手，保持潔凈。

　　就這樣，診所的死亡率大幅度降低。

　　可維也納醫(yī)生們很生氣，如果塞麥爾維斯的理論正確，那意味著，過去產婦的死亡，都和他們那“不干凈的手”有關。

　　這位醫(yī)生始終堅持消毒制度，但意見得不到接納，還被集體抵制，最終被關進了精神病院，郁郁而終。

　　1860年，塞麥爾維斯去世。

　　兩年后，法國的一名教授巴斯德，為了解決啤酒的變酸問題，把酒放在五六十攝氏度的環(huán)境里保持半小時，成功殺死了酒里的乳酸桿菌，這就是著名的巴氏消毒法。

　　他自此提出關于病菌的理論，并通過大量實驗證明了理論的正確性。

　　從此，無論食品工業(yè)還是醫(yī)學手術，均遵循嚴格的消毒制度。

　　到1929年，英國細菌學家弗萊明在培養(yǎng)皿中培養(yǎng)細菌時，發(fā)現青霉菌周圍沒有細菌生長，發(fā)現了最早的抗生素——青霉素。

　　青霉素是個好東西，徹底克服了梅毒等疾病，并在二戰(zhàn)期間拯救了無數傷者。

　　過去幾千年歷史里，人類從蒙昧落后，經歷了放血、催吐和灌腸療法，再漸漸啟蒙，懂得人體解剖，學會了麻醉消毒，最后到抗生素出現，逐漸走出黑暗時代。

　　這一步步走來，非常艱辛。

　　04

　　1966年，美國科學家海弗利克發(fā)現了細胞的秘密。

　　細胞的分裂次數有限，在50-60次之間，然后就會凋亡。

　　控制細胞凋亡的一個重要開關，就是染色體兩端的端粒。細胞每分裂一次，它就會消耗一次，等端粒越來越短，細胞也越來越衰老。

　　一旦端粒消耗殆盡，細胞凋亡，人類就會老化死亡。

　　所以，如何延長端粒，變得長壽健康，甚至是永生，就成為人類孜孜不倦尋求解決的終極問題。

　　Paypal 聯合創(chuàng)始人彼得 · 蒂爾，著名的華爾街吸血鬼，通過換取年輕人的新鮮血液，來保持自身的活力；

　　另辟蹊徑的中國富豪，跑到了烏克蘭重金打“續(xù)命針”，也就是利用胚胎干細胞注射技術，來延長人體的健康狀態(tài)；

　　前首富陳天橋，投入到腦科學的研究中，在他的未來設想中，人類意識是能上傳到虛擬世界中，以此實現永生；

　　馬斯克和他的腦機接口，通過電極、機器人、信號處理元件和機器算法，讓猴子通過意念來玩乒乓球。

　　可腦機技術，早在幾十年前就已經在實驗室里做出來了，問題在于我們對神經編碼的本質認識，至今很難有突破。

　　還有比爾蓋茨的基金會，在全球健康行業(yè)投入了120億美元，為了研究新型的瘧疾藥物和癌癥免疫治療；

　　李彥宏則著眼AI布局生物計算，先后成立了百度生物計算實驗室和一家生命科學公司，分別從底層科學研究和藥物研發(fā)兩端發(fā)力探索，試圖解決這個終極命題。

　　每個行業(yè)的領軍人物都在醫(yī)療和健康問題上著手，而擺在人類面前的難題，仍然有很多需要攻克。

　　我在之前的文章中講過，幾乎所有的精神疾病，諸如阿爾茲海默癥、抑郁癥、躁狂癥、雙相情感障礙等等，既不能直接觀察，也難以治療，甚至只能用“有無遺傳病家族史”和人群發(fā)病率，去做一個大概判斷。

　　幾乎所有疾病都無法根治，要么病因不明，要么發(fā)病機制不明，現代醫(yī)學所達到的“治愈”層次，也只是讓人恢復到健康狀態(tài)。

　　另一點是，全球流感的陰影，始終籠罩著我們。

　　20世紀來臨，許多傳染性疾病基本被滅絕（或者說被隔絕），但對流感和肺炎非常棘手。

　　1957年爆發(fā)的亞洲流感，屬于H2N2病毒，全球死亡人數超過100萬；

　　1968年在香港爆發(fā)的流感，屬于H3N2病毒，由亞洲流感病毒進化而來，死亡人數同樣有百萬；

　　1997年在香港出現了家禽疫情，屬于H5N1病毒，之后蔓延到60個國家，并在2020年，湖南省邵陽市也發(fā)生了H5N1禽流感疫情；

　　2009年在美國爆發(fā)的豬流感病毒，屬于H1N1病毒（祖先是西班牙流感），不到兩個星期就傳染到23個國家。

　　然后是肺炎。

　　2002年在中國爆發(fā)的非典，迅速擴散東南亞，直至全球，死亡率達到10%；

　　2020年在全球爆發(fā)的新冠肺炎，到現在都沒有治愈跡象，尤其在印度還發(fā)生病毒變種。

　　為什么我們對這類流感病毒束手無策？

　　主要在于這些病毒的重組和變異速度極快，快到藥物和疫苗都只能在病毒的屁股后面緊追。

　　更重要的是，沒有人知道這些流感病毒源頭在哪里，是什么時候發(fā)生的變異，和哪種病毒有交叉進化關系。

　　可以說人類幾乎無法消滅這些流感病毒。

　　這場戰(zhàn)役，還有很長的路，我們根本無法掉以輕心。

　　05

　　說到底，生物是一個很復雜的東西。

　　過去的生物學家，對生命科學的研究是以觀察和描述為主，缺乏一個通用原理，醫(yī)學的治療手段，也只是摸著石頭過河。

　　我們一直到20世紀初期，才算摸索到生命的遺傳規(guī)律。

　　50年代初，發(fā)現DNA的雙螺旋模型；70年代，掌握了DNA克隆技術。

　　既然人類的所有疾病，都離不開基因，而人體內有2.5萬個基因，30億個堿基對，如果解開這些基因的秘密，是否就能解決人類的健康問題？

　　在這種背景下，人類基因組計劃就這樣誕生了。

　　美英法德中日的科學家，在1990年共同參與了這項30億美元預算的大工程。

　　到2003年4月14日，人類基因組計劃的測序工作全部完成，生命科學研究進入到后基因組時代。

　　另一個需要破解的是「人體蛋白質折疊結構」。

　　蛋白質不用多解釋，它就是一團有機大分子，是構成生命的基本零件。

　　厲害的地方在于，人體內有數百萬的蛋白質，而蛋白質通過扭曲折疊，造成一個個詭異的形狀，就像麻花一樣。

　　這些形狀的意義各不相同，它決定了人體內的各個功能，從血液運輸到血管壁厚度，從肌肉收縮到皮膚彈性，還有骨骼的堅硬程度，都和蛋白質的折疊有關。

　　有些蛋白質在折疊的時候會短路，出現糾纏和錯誤，就會導致各種疾病的發(fā)生。

　　所以，如果科學家根據蛋白質的化學構成，預測它形狀，知道是做什么的，在細胞里有什么功能，就能設計對應的藥物來對抗疾病。

　　比如我們都知道胰島素可以控制血糖，也可以人工合成胰島素了，卻不知道胰島素究竟是用了什么手段去平穩(wěn)血糖，是如何促進細胞吸收消耗葡萄糖的。

　　過去50年來，科學家一直試圖弄清楚蛋白質的折疊規(guī)律，耗費巨大的人力物力，重復上千次實驗，始終沒有結果，傳統的生物學方法已經遇到瓶頸。

　　它也是 21 世紀人類科學面臨的幾大挑戰(zhàn)之一。

　　IBM等計算機公司同樣參與進來，他們的方式簡單粗暴，就是利用超級計算機來計算，預測蛋白質的三維結構。

　　IBM在2004年宣布，世界上最大的超級電腦「藍色基因」問世，專攻蛋白質的折疊問題。

　　可嚴峻的問題擺在面前，那就是計算量太大了。

　　一個擁有100個氨基酸的蛋白質，它所產生的組合數量是無法想象的天文數字，哪怕超級計算機都算得夠嗆，只能通過排除法來剔除，減輕工作量。

　　超級計算機「藍色基因」最終敗下陣來，完全啃不動。

　　契機出現在2000年后，互聯網和計算機行業(yè)的快速發(fā)展，兩者的結合，給破解蛋白質結構帶來了新希望。

　　互聯網的傳統本領就是做搜索推薦，做內容生成和語言翻譯。后來算力逐漸提升，機器的自我學習模型精進，再加上大量的數據積累，讓AI從愚鈍變得越來越聰明。

　　可能它離真正的人工智能還差很遠，但在現階段，已經可以跨界研究，去解答傳統生物學面臨的難題。

　　比如蛋白質的結構預測，從此擺脫笨重的人工實驗和單一枯燥的機器算法，通過把大數據和 AI 納入進來，讓計算機自己算。

　　這就是生物計算學。

　　或許很多人不知道，谷歌旗下的人工智能技術公司DeepMind，就是打敗了柯潔的那個“阿爾法狗”，它又推出了“阿爾法佛”（AlphaFold）。

　　這個阿爾法佛，在去年12月的國際蛋白質結構預測競賽上，基于氨基酸序列，成功預測出蛋白質的3D結構。

　　可以說，它是人類歷史上的一個突破。

　　無論是研究某種瘟疫的機制、基因測序、農作物增產，還是設計新藥研發(fā)，比如新冠病毒的疫苗研發(fā)，都直接鋪平了道路。

　　06

　　這是我為什么寫這篇文章的原因。

　　過去數千年來，我們對抗瘟疫，治療疾病，用的是望聞問切，用的是經驗相傳，用的是不斷試錯，每顆藥物研發(fā)、每個疾病被解決的背后，都意味著海量的試錯成本，甚至是用人命來填，最終填出經驗。

　　但在當下，更前沿的生物計算領域，是已經往破解人體蛋白質折疊秘密，解開人體疾病的機制去探索。

　　這背后較量的是大國實力，更是新一輪科技競賽。

　　我們當前的生物行業(yè)仍然存在著天然局限性。

　　比如本科專業(yè)，將“生化環(huán)材”列為四大天坑，其中生物是天坑之首。

　　生物領域的分支眾多，而且彼此之間差異極大，它的一大困境在于，除非是本科碩博連讀，專攻一個細分領域，并且有好的導師帶領，不然扎根進去的人才很難出頭。

　　甚至是很多生物學的本科生，畢業(yè)后根本找不到對口專業(yè)，因為許多制藥企業(yè)，他們更喜歡做沒什么技術難度的仿制藥，所以更喜歡招化工和藥學的學生。而真正學生物的那些學生，即使找到了工作，薪資待遇往往也遠低于其它行業(yè)，最終還是會轉行。

　　這是目前教育領域亟待解決的弊端。

　　另一個是國家之間的科技差異。

　　谷歌AI的蛋白結構預測，在算法層面上有非常強的優(yōu)勢，而我們的優(yōu)勢是在AI算法上，背后有極其龐大的數據源在支撐和分析。

　　簡單來講就是，我們的數據量大，在AI的藥物研發(fā)領域，仍然可以較量和競爭，甚至是彎道超車。

　　如果你常關注新聞，就會發(fā)現我們政府已經往這方面傾斜，最直接的鞭策手段就是，給采購的藥品不斷壓價，甚至砍價到十分之一。

　　很直接的陽謀。

　　這當然會沖擊到本土藥企的盈利，帶來降價壓力，但也促使更多藥企創(chuàng)新轉型，往AI藥物研發(fā)的方向走。

　　你不創(chuàng)新，只吃老本，堅守什么百年配方，吃政策紅利，那就要被淘汰，不留任何情面。

　　對我們消費者來說，更是一件好事。

　　以往傳統制藥方法需要耗費大量資金和人力成本，十年磨一藥才能上市，畢竟藥物它必須具有普遍有效性，是平均藥，不求十分有效，但一定不能出事。

　　如果通過AI等數字化技術，就能省下前期的研發(fā)試錯成本，專門匹配某個少數群體，生產個性化的藥物和治療方案，價格也將大幅下降。

　　還有在瘟疫的篩查能力上，比如新冠病毒的檢測速度，同樣依賴于AI算法。

　　國內有許多企業(yè)都在研究，比如在11分鐘內完成新冠病毒疫苗基因序列設計的百度，在AI算法支持下，去年6月北京新發(fā)地突發(fā)新冠疫情后，僅用10小時完成北京四個樣本的全基因組測序。

　　縱觀目前的生物計算行業(yè)，我們還是新人，國內真正有起色的公司，真不多，我也希望能有更多企業(yè)站出來。

　　最后想說。

　　這場人類和瘟疫的軍備競賽，已經持續(xù)了幾千年，始終無法分出勝負。

　　從東漢末年的神醫(yī)華佗，在植物中提取麻醉藥，制成“麻沸散”，到唐代孫思邈的《千金要方》，著成中國歷史上第一部臨床醫(yī)學百科全書；

　　從建國初期的湯飛凡博士，制出中國自己的鼠疫疫苗和黃熱病疫苗、分理出沙眼衣原體，到全國集中科學家之力，人工合成了牛胰島素，也是世界上第一個人工合成的蛋白質；

　　從王振義院士開創(chuàng)的白血病和腫瘤誘導分化療法，治療急性早幼粒細胞白血病，到屠呦呦研制出青蒿素，挽救數百萬人的生命，獲得諾貝爾醫(yī)學獎。

　　人類的歷史，就是一部瘟疫抗爭史。

　　我們普通人身處在一個充滿創(chuàng)造力的時代，所享受到的所有醫(yī)療水平進步，背后都是前人在疾病防治上的無數改進和變革。

　　如此，我們才能繼續(xù)往前探索，永不停歇。

　　這就是科學的意義。

　　參考素材：

　　紀錄片：《流行?。喝绾晤A防流感大爆發(fā)》《手術兩百年》

　　馬克·霍尼斯鮑姆：《流感大歷史：一部瘟疫啟示錄》《人類大瘟疫》

　　丹尼爾·笛福：《倫敦大瘟疫親歷記》

　　約瑟夫·P.伯恩：《黑死病》

　　吳春妍：《淺析古代歐洲瘟疫的流行及其對社會發(fā)展的影響——從雅典瘟疫—查士丁尼瘟疫》

　　凱瑟琳·弗利：《獲諾獎十年后，端粒仍未照亮長壽研究之路》

　　沈森：《戰(zhàn)爭、饑荒與瘟疫:從西班牙流感談起》

　　齊曉鸞：《流感、死亡與悲痛:蒙克與西班牙流感》

　　郭曄旻：《走出“黑死病”的噩夢，人類與鼠疫的千年較量》

　　張國琨：《1793年費城黃熱病與黑人循道派的興起》

　　張勇：《論建安二十二年瘟疫對魏初文學的影響包量》

　　柯清超、王朋利：《腦機接口技術教育應用的研究進展》

　　楊煥明：《科學與科普——從人類基因組計劃談起》

　　歐陽曙光、賀福初《生物信息學：生物實驗數據和計算技術結合的新領域》

　　The Third Horseman of the Apocalypse: A multi-disciplinary social history of the 1793 yellow fever epidemic in Philadelphia [D] . Robinson, Arthur Thomas. 1993

　　Plague：Peste,Black Death,Bubonic Plague,Pneumonic Plague,Septicemic Plague,Pestis Minor

　　MICROBES AND MARKETS: WAS THE BLACK DEATH AN ECONOMIC REVOLUTION?——Gregory Clark Uc-davis

　　THE BLACK DEATH AND THE FUTURE OF MEDICINE——Sarah Frances Vanneste

　　Effects of the Spanish Influenza pandemic on fertility and nuptiality in Norway——Svenn-Erik Mamelund

　　Pandemic 2009 H1N1 vaccine protects against 1918 Spanish influenza virus——Rafael A. Medina , Balaji Manicassamy , Silke Stertz , Christopher W. Seibert , Ro Ng Ha I , Robert B. Belshe , Sharon E. Frey , Christopher F. Basler , Peter Palese , Adolfo Garc í A-sastre

　　Interspecific Germline Transmission of Cultured Primordial Germ Cells——Marie-cecile Van De Lavoir , Ellen J. Collarini , Philip A. Leighton , Jeffrey Fesler , Daniel R. Lu , William D. Harriman , T. S. Thiyagasundaram , Robert J. Etches , Arab Emirates

　　Disease Surveillance in South Africa——Husna Ismail , Anthony M. Smith , Brett N. Archer , Nomsa P. Tau , Arvinda Sooka , Ben Prinsloo , Karen H. Keddy

　　A gene-coexpression network for global discovery of conserved genetic modules——Joshua M. Stuart , Eran Segal , Daphne Koller , Stuart K. Kim

　　本文授權轉載自公眾號智先生（ID：zhixs10），作者智sir。

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