WEBVTT

00:00:00.917 --> 00:00:03.825
我们要如何击败新型冠状病毒？

00:00:04.317 --> 00:00:06.948
通过使用我们最好的工具：

00:00:06.972 --> 00:00:09.011
我们的科学和技术。

00:00:09.594 --> 00:00:12.726
在我的实验室中，
我们正在使用人工智能

00:00:12.750 --> 00:00:14.329
和合成生物学的工具，

00:00:14.353 --> 00:00:17.413
加快与这场疫情的战斗。

00:00:18.078 --> 00:00:19.941
我们工作的初衷

00:00:19.965 --> 00:00:22.818
是想解决抗生素耐药性的危机。

00:00:22.842 --> 00:00:27.531
我们的项目试图利用
机器学习的力量

00:00:27.555 --> 00:00:29.401
补充我们的抗生素“弹药库”，

00:00:29.425 --> 00:00:33.263
并避免会造成全球性危害的
后抗生素时代。

00:00:33.685 --> 00:00:37.099
重要的是，同样的技术能用来寻找

00:00:37.099 --> 00:00:39.236
可以帮助我们应对当前疫情的

00:00:39.236 --> 00:00:41.373
抗病毒化合物。

NOTE Paragraph

00:00:42.080 --> 00:00:44.422
机器学习正在颠覆

00:00:44.422 --> 00:00:46.940
传统的药物开发模型。

00:00:47.434 --> 00:00:48.683
通过这种方法，

00:00:48.683 --> 00:00:52.675
我们不再需要在实验室里
一个接一个费力地测试

00:00:52.675 --> 00:00:53.793
成千上万

00:00:53.793 --> 00:00:55.681
现有分子的效力，

00:00:55.856 --> 00:01:00.513
而是可以训练电脑探索更大的、

00:01:00.537 --> 00:01:04.121
基本上涵盖了所有
可能合成的分子的空间。

00:01:04.145 --> 00:01:09.759
因此，相比在“海底捞针”，

00:01:09.783 --> 00:01:13.543
我们可以使用计算能力
这块“巨型磁铁”，

00:01:13.567 --> 00:01:17.482
同时在几个“海”底
捞很多很多根“针”。

NOTE Paragraph

00:01:18.423 --> 00:01:21.010
我们的早期尝试
已经取得了一些成功。

00:01:21.010 --> 00:01:26.475
最近，我们使用机器学习
发现了新的抗生素，

00:01:26.475 --> 00:01:28.099
可以帮助我们抵御

00:01:28.099 --> 00:01:32.694
可能伴随 SARS-CoV-2 冠状病毒感染
发生的细菌感染。

00:01:33.181 --> 00:01:37.261
两个月前，TED 的“大胆计划”
（Audacious Project）

00:01:37.261 --> 00:01:39.562
批准了我们的资金申请，

00:01:39.586 --> 00:01:44.124
这将大规模扩展我们的工作，
目标是在未来的七年里，

00:01:44.124 --> 00:01:45.491
发现七类新型抗生素，

00:01:45.491 --> 00:01:49.710
以对抗世界上七种
致命的病原体细菌。

00:01:50.206 --> 00:01:51.939
在此说明一下：

00:01:51.963 --> 00:01:54.435
在过去三十年内，人类发现的

00:01:54.435 --> 00:01:57.150
新型抗生素的数量为零。

NOTE Paragraph

00:01:58.030 --> 00:02:01.625
虽说寻找新的抗生素
是为了我们的中期未来，

00:02:01.625 --> 00:02:06.277
新型冠状病毒构成了
迫在眉睫的致命威胁，

00:02:06.301 --> 00:02:10.094
我很高兴能跟大家宣布，
我们认为可以使用相同的技术

00:02:10.118 --> 00:02:12.927
寻找对抗这种病毒的治疗手段。

00:02:13.486 --> 00:02:15.205
那么我们该怎么做呢？

00:02:15.229 --> 00:02:18.177
我们正在创建一个
化合物训练库，

00:02:18.201 --> 00:02:23.743
并与合作者一起，用这些分子处理
被 SARS-CoV-2 感染的细胞，

00:02:23.743 --> 00:02:27.718
看看哪个分子表现出了有效的活性。

00:02:28.007 --> 00:02:31.231
这些数据将用于训练
一个机器学习模型，

00:02:31.231 --> 00:02:35.178
这个模型将被应用于包含
超过十亿个分子的计算机模拟数据库，

00:02:35.178 --> 00:02:39.620
以寻找潜在的新型抗病毒化合物。

00:02:40.320 --> 00:02:43.200
我们将合成并测试
算法预测出的最优分子，

00:02:43.200 --> 00:02:45.974
并让最有潜力的备选分子
进入临床实验。

NOTE Paragraph

00:02:46.239 --> 00:02:48.276
听起来是不是过于美好了？

00:02:48.276 --> 00:02:49.745
并非如此。

NOTE Paragraph

00:02:49.745 --> 00:02:52.984
抗生素人工智能项目的设立
是基于我们的概念验证研究，

00:02:52.984 --> 00:02:56.254
这项研究最终发现了
一种新型广谱抗生素，

00:02:56.254 --> 00:02:57.649
叫做 Halocin。

00:02:58.363 --> 00:03:01.364
Halocin 具有强大的抗菌活性，

00:03:01.388 --> 00:03:04.903
能杀死几乎所有
对抗生素耐药的病原体细菌，

00:03:04.903 --> 00:03:08.780
包括无法治疗的多重耐药感染。

00:03:09.999 --> 00:03:11.892
重要的是，与目前的抗生素相比，

00:03:11.892 --> 00:03:14.478
细菌对 Halocin 
产生耐药性的频率

00:03:14.478 --> 00:03:17.064
非常低。

00:03:18.226 --> 00:03:21.177
我们在实验室里测试了
细菌对 Halocin

00:03:21.177 --> 00:03:25.018
以及环丙沙星（Cipro）
产生耐药性的能力。

00:03:25.513 --> 00:03:26.783
结果发现，

00:03:26.783 --> 00:03:30.125
仅仅一天后，细菌就对
环丙沙星产生了耐药性。

00:03:30.299 --> 00:03:31.841
而对于 Halocin，

00:03:31.865 --> 00:03:34.270
经过一天后，
细菌没有产生任何耐药性。

00:03:34.503 --> 00:03:37.605
不可思议的是，
甚至在 30 天后，

00:03:37.605 --> 00:03:40.675
我们也没有发现细菌
对 Halocin 产生任何耐药性。

NOTE Paragraph

00:03:40.875 --> 00:03:47.097
在这个试点项目中，我们首先对大肠杆菌
测试了大约 2500 种化合物。

00:03:47.097 --> 00:03:49.928
这个训练集包括了已知的抗生素，

00:03:49.928 --> 00:03:51.814
例如环丙沙星和青霉素，

00:03:51.814 --> 00:03:54.384
以及许多不是抗生素的药物。

00:03:55.063 --> 00:03:57.433
我们用这些数据来训练模型，

00:03:57.433 --> 00:04:01.447
让它学习与抗菌活性
有关的分子特征。

00:04:01.889 --> 00:04:05.311
然后我们把这个模型
应用到由数千个分子组成的

00:04:05.311 --> 00:04:07.269
药物再定位数据库上，

00:04:07.269 --> 00:04:09.610
并要求模型识别

00:04:09.610 --> 00:04:12.472
被预测具有抗菌性能

00:04:12.472 --> 00:04:15.114
但长得不像现有抗生素的分子。

00:04:16.458 --> 00:04:21.296
有趣的是，数据库里
只有一个分子符合这些条件，

00:04:21.296 --> 00:04:23.589
那个分子就是 Halocin。

00:04:24.517 --> 00:04:27.788
由于 Halocin 看起来
不像任何现有的抗生素，

00:04:27.788 --> 00:04:31.388
人类，包括抗生素专家，

00:04:31.388 --> 00:04:33.906
都不可能以这种方式
发现 Halocin 的。

00:04:34.516 --> 00:04:37.031
想象一下，我们能如何使用这项技术

00:04:37.031 --> 00:04:38.918
对抗 SARS-CoV-2。

NOTE Paragraph

00:04:39.854 --> 00:04:41.114
还不止这些。

00:04:41.218 --> 00:04:43.999
我们也在使用合成生物学的工具

00:04:43.999 --> 00:04:46.552
修补 DNA 和其他细胞成分，

00:04:46.552 --> 00:04:50.182
为人类服务，比如对抗 COVID-19。

00:04:50.566 --> 00:04:54.441
值得一提的是，我们正在努力开发

00:04:54.441 --> 00:04:57.995
可作为快速诊断测试的防护口罩。

00:04:58.215 --> 00:04:59.452
它的原理是什么？

00:04:59.570 --> 00:05:00.690
我们最近发现

00:05:00.690 --> 00:05:03.444
你可以从活细胞中
提取出细胞成分，

00:05:03.444 --> 00:05:08.117
然后把它连同 RNA 检测器
在试纸上进行冷冻干燥，

00:05:08.117 --> 00:05:13.350
从而制作出廉价的
埃博拉和寨卡病毒诊断测试工具。

00:05:13.414 --> 00:05:18.521
在通过添加患者的样本，
如血液或唾液进行重新溶解后，

00:05:18.521 --> 00:05:21.467
RNA 检测器就能被激活。

00:05:21.467 --> 00:05:24.954
事实证明，除了纸制品，

00:05:24.954 --> 00:05:27.696
这项技术还可以应用于
其他材料，包括布料。

00:05:28.730 --> 00:05:30.461
对于 COVID-19 疫情，

00:05:30.461 --> 00:05:34.697
我们正在设计
针对病毒的 RNA 检测器，

00:05:34.697 --> 00:05:38.127
然后把它们和所需的细胞成分一起

00:05:38.127 --> 00:05:40.747
在口罩的面料上进行冷冻干燥，

00:05:40.990 --> 00:05:42.887
简单的呼吸行为

00:05:43.131 --> 00:05:45.348
连同呼出的水蒸气，

00:05:45.348 --> 00:05:47.127
就可以激活测试。

00:05:47.945 --> 00:05:51.894
如果患者感染了 SARS-CoV-2，

00:05:51.894 --> 00:05:54.464
口罩就会产生荧光信号，

00:05:54.464 --> 00:05:58.025
可以通过简单廉价的
手持设备检测出来。

00:05:58.588 --> 00:06:02.937
一两个小时内，病人就能得到

00:06:02.937 --> 00:06:06.084
安全、准确、无接触的诊断。

NOTE Paragraph

00:06:06.764 --> 00:06:09.112
我们也在使用合成生物学

00:06:09.112 --> 00:06:12.194
设计 COVID-19 的备选疫苗。

00:06:13.135 --> 00:06:15.639
我们正在重新利用卡介苗，

00:06:15.639 --> 00:06:18.109
这种疫苗在近一个世纪前
就被用来预防结核病。

00:06:18.614 --> 00:06:20.245
这是一种减毒活疫苗，

00:06:20.245 --> 00:06:24.225
我们通过生物工程
让它表达 SARS-CoV-2 抗原，

00:06:24.225 --> 00:06:27.607
以此来触发免疫系统

00:06:27.607 --> 00:06:29.287
产生保护性抗体。

00:06:29.287 --> 00:06:31.901
重要的是，卡介苗可大规模生产，

00:06:31.901 --> 00:06:36.654
并且它的安全性在所有
有记录的疫苗中是最好的。

NOTE Paragraph

00:06:37.988 --> 00:06:43.042
借助合成生物学与人工智能的工具，

00:06:43.042 --> 00:06:46.505
我们可以打赢
和新型冠状病毒的战争。

00:06:46.914 --> 00:06:50.076
这项工作尚处于初期阶段，
但它的前景是真实的。

00:06:50.824 --> 00:06:54.172
在人类智慧与超级细菌基因的战斗中，

00:06:54.172 --> 00:06:57.491
科学和技术能给予我们重要的优势，

00:06:57.491 --> 00:06:59.189
帮助我们取得胜利。

00:06:59.851 --> 00:07:00.869
谢谢。