今天生物学数据的巨大积累将导致重大生物学规律的发现，因此，如何从这些海量的生物学数据中提取有用的知识，成为了对生物学家、数学家、计算机学家等的巨大挑战。由此引出了一门新兴学科：计算生物学。当前，许多科学家对生物大分子计算模拟、计算机辅助药物设计和计算生物学的发展给予了众多的关注。 　　现代生物学研究的核心方法 　　据美国国立卫生研究院(NIH)的定义，计算生物学是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术，用于生物学研究的一门学科。随着人类基因组计划的实施和深入，生物学数据积累出现了前所未有的飞跃。不仅数据量呈指数级增长，而且，数据的本质也出现了从生理生化数据向遗传信息的飞跃，以及进一步向遗传与结构功能相互关系信息。这种科学数据的急速和海量积累，在人类的科学研究历史中是空前的。虽然数据本身并不等于信息和知识，而仅仅是信息和知识的源泉，但人类科学研究史表明，科学数据的大量积累将导致重大的科学规律的发现。 　　计算生物学正在成为现代生物学研究的核心方法之一，成为当今生命科学最具活力的新兴前沿学科之一。计算生物学运用大规模高效的理论模型和数值计算来识别基因组序列中代表蛋白质的编码区，破译隐藏在核酸序列中的遗传语言规律；直接从蛋白质序列预测蛋白质三维结构以及动力学特征，研究生物大分子结构与功能的关系、生物大分子之间的相互作用以及生物大分子与配体的相互作用，促进蛋白质工程、蛋白质设计和计算机辅助药物设计的发展；同时，归纳、整理与基因组遗传语言信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，模拟生命体内的信息流过程，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律，使从基因组科学新视角来探究人类健康和疾病的各个方面、将人类基因组计划的成功转化为医学领域的进步成为可能。 　　国内外高度关注 　　当前，计算生物学在国际上受到高度重视。美国国立卫生研究院是世界上从事生命科学研究最重要的研究机构之一，它的年度预算占了美国政府科学投入的60％左右。在人类基因组计划的完成和后基因组时代到来之际，NIH经过与来自美国学术机构、政府部门和私人团体的300多名生物医学权威人士长达一年多时间的一系列讨论，于2003年形成了一个通向生命科学未来的“中长期发展规划”--国立卫生研究院路线图（NIHRoadmap）。NIH路线图中启动了一个“生物信息学和计算生物学”计划，希望通过这个项目的实施而铺设一条通向生命科学未来的“信息高速公路”。该项目计划从2004年开始，建立数个“国立生物医学计算中心”，以便开发相关软件和数据管理工具。 　　在我国，国家自然科学基金委也将计算生物学作为重点资助的研究方向之一。对于将生物医药产业作为重点发展高科技产业的上海市，对计算生物学研究更是高度重视。中国科学院上海药物研究所与美国SGI计算机公司联合建立了计算生物学实验室。中国科学院和德国最大的研究机构--马克斯·普朗克学会合作，在上海共建计算生物学研究所。 　　促进新药开发的有力手段 　　据中国科学院上海生命科学研究院副院长赵国屏介绍，计算生物学可望在以下几方面促进人类基因组计划以造福人类：鉴定基因和途径在健康和疾病中的角色，测定它们与环境因素之间的关系；发展、评价以及应用以基因组为基础的诊断方法来预测对疾病的易感性，预测药物反应，进行疾病的早期诊断，在分子水平上对疾病精确分类。此外，重要的一方面就是，应用基因组和代谢通路的知识，通过分子模拟等方法进行计算机辅助药物设计，缩短新药开发周期，从而开发出有效的、新的疾病治疗方法。 有关专家认为，分子模拟和计算机辅助药物设计是当前计算生物学中的热点问题，又是计算生物学与生物医药产业结合最紧密的方向，计算生物学在这些方面取得的进展将直接推动生物医药产业的发展。 　　新加坡国立大学计算科学系主任陈宇综教授日前透露，新加坡国立大学计算科学系建立了一个药物靶点数据库TTD，包括1174个药物靶点和1251个药物/配体。通过对该数据库数据的分析，发现好的药物靶点一般都分布在1~2个代谢途径上，而且倾向于与人类蛋白质的相似度较低。那用什么方法来寻找这些靶点呢？这就是计算生物学的问题。常用的计算方法有两大类：一类是基于序列相似性的，其特点是准确度高，容易使用，但对于新出现的靶点则束手无策；另一类是基于结构和物理化学特性方面的相似性，它适用于传统和新兴的靶点，但要求现有靶点有较高的代表性。如果没有确切的关于靶点三维结构的信息，可以使用支持向量机（SVM）等人工智能的方法来建立模型。 　　一种名为“IN”的酶是催化艾滋病病毒（HIV）进入人体基因的祸源之一，能否有效将其抑制直接关系到病情的发展。复旦大学唐赟教授领导的项目组运用计算生物学手段已模拟出“IN”的结构模型，在该研究基础上将有望进一步设计出新的抗艾药物。 　　目前世界上已发现两种HIV：HIV-1和HIV-2。 　　目前HIV的研究以HIV-1为主。唐赟教授说，“IN” 　　的全名为HIV-1整合酶，负责将HIV-1整合进入人体，如何抑制它将是治疗艾滋病的重要课题，而想要抑制它则必须先了解其完整结构。据介绍，“IN”的三块结构都已被确定，但其整体结构却一直难以证实。通过计算生物学中分子模拟的方法，他们得到了“IN”全长蛋白质及其病毒和人类DNA形成复合物的结构模型。这些结构模型能够展示出“IN”是如何与HIV还有人类DNA进行相互作用的。 　　齐心协力共促发展 　　在过去十年里，计算生物学已经取得了长足的进展，如序列比对工具的发展、艾滋病感染计算模型的建立、疾病易感基因的识别和计算机辅助药物设计等。但同时应看到，我们面临的挑战仍然很多，有的还相当艰巨，如药物化合物的生物信息学筛选、根据复杂分子的结构预测其功能、提高蛋白结构预测的精度、建立更加准确、有效、综合的系统动态模型、基因组的完全注释等，这些都需要一大批从事生命科学和计算科学研究的专家学者投入更多的精力。 　　此外，由于计算生物学是一门交叉学科，需要生物学家、计算机学家、数学家等来自不同背景的研究人员通力合作。对于海量的生物学数据，如何从中挖掘出最有用的信息，是对生命科学以及医药研究的巨大挑战。计算生物学家的任务，就是与生物学家、药学家等紧密结合，提出解决问题的方法学。因此，构建一个可以让不同专业背景的研究人员相互沟通交流的平台，形成不同团体相互协调合作的机制，对于计算生物学的发展非常重要。 　　与国外有实力的大学、研究所、制药公司等研发部门相比，我国的计算生物学研究无论是从人数和资金投入来说，都还不成规模，难以形成集群优势。因而，加大对计算生物学的重视和投入，构建一个良好的计算生物学平台，成为当前的迫切任务。