新冠疫情自爆发以来，已造成全球范围内近2.8亿人感染，540多万人死亡，给全球的经济和社会生活带来了巨大的损失和伤害，且至今仍未有缓和的迹象。相比之下，2003年的 SARS 疫情持续一年多，累计报告病例8000多例，死亡900多人；2012年的中东呼吸综合征则主要在中东地区流行。同样是冠状病毒所引起的传染病，为什么新冠病毒有如此高的传染性？它又是如何侵染人体的？

新冠病毒致病机理研究两开花，计算生物学潜力凸显

       基于这些背景知识，微软亚洲研究院的研究员们产生了一连串的疑问：RBD 的功能已经清楚了，那 NTD 在感染过程中扮演着怎样的角色？在病毒侵染的过程中 NTD 对 RBD 的状态变化是否有协同作用？如果找到了 RBD 站立与躺平的规律，是不是就有可能抑制病毒的入侵？因此，研究员们希望利用计算生物学，特别是分子动力学模拟技术对 NTD 展开深入研究。当他们把这一想法与清华大学生命科学学院龚海鹏教授讨论后，双方立即开启了合作研究。

       正如张林琦教授所言，AI、大数据等创新手段与生命科学的深度融合正在为生命科学研究开辟新的方向，甚至改变生命科学的研究范式。生命科学研究发展至今，经历了不同的阶段，从20世纪前的描述观察，到20世纪的实验分析，在科学家们的努力下，生命的密码正在逐渐被破解。但这些传统生物学研究方式依赖于不断地试错和积累，不仅耗资巨大，

      尽管计算机科学与生命科学的跨界合作大有可为，但协作过程还需要更多的磨合。两个领域的科学家所面对的是两类不同的知识结构、语言体系，如何打破行业壁垒、共建合作生态是关键。微软亚洲研究院与清华大学通过上述两项合作研究，为跨学科交叉实践积累了一定的经验。周期往往也很长。同时，基因组学等底层数据采集技术的发展以及药物试验中持续产生的数据等等，也让生物数据呈现爆发式增长。虽然这为个性化的靶向药物研发、精准医疗提供了可能，但海量数据也注定了单靠人力完成数据的整理、分析和挖掘已是不可能完成的任务。