另外,mRNA 表达的蛋白抗原也可以被 B 细胞抓取,促使其活化,在 CD4 阳性 T 细胞的帮助下这些 B 细胞分化成为记忆 B 细胞和产生高亲和力抗体的长效浆细胞 。
这次新冠肺炎疫情中,mRNA 疫苗展现出了惊人的保护效果 。在临床前研究阶段,Moderna 开发的 mRNA 疫苗 mRNA-1273 在恒河猴中可诱导强烈的免疫应答 。
在第二剂接种后四周,血清中可检测到高滴度中和抗体,表达白介素 - 21 的滤泡性辅助 T 细胞显著增多 。在包含了 30420 志愿者的三期临床研究中,mRNA-1273 的有效率达 94.1% 。这款疫苗对保存条件要求较为严苛,需在 - 20 ℃条件下运输 。
中国科学家开发的耐高温 mRNA 疫苗 ARCoV 表现不俗,在动物实验中可以诱导抗体和细胞免疫,并显著降低病毒载量;它只需在 2—8 ℃保存 。目前这款国产 mRNA 疫苗正在墨西哥进行 III 期临床实验 。
使用外源 mRNA 导入人体实现细胞内蛋白表达的本质就是让人体自身细胞成为 “工厂”,生产所需的蛋白分子 。该技术显然不局限于新冠病毒疫苗 。多国研究者还在针对其他诸如 HIV 和 Zika 病毒设计和开发 mRNA 疫苗 。
该技术也不局限于抗感染疫苗,比如也有针对黑色素瘤的 mRNA 疫苗正在临床试验中 。事实上,使用 mRNA 表达技术也不局限于做疫苗 。比如通过表达正确的血红蛋白来作为治疗性蛋白分子,同样思路可能用于治疗镰状红血球贫血症 。
时势造英雄,mRNA 疫苗在这次新冠肺炎疫情中显示出了巨大潜力 。同时,我们也要注意到,mRNA 技术的第一个概念性实验证明距今 30 年,再一次说明投入源头创新,回报不一定是立竿见影;但假以时日,金子总要发光 。
mRNA 技术未来还会给我们带来什么新的治疗突破?我们拭目以待 。
2、生成式预训练模型 (GPT-3)
具有写作和对话功能的大规模自然语言模型使人工智能朝着更好地理解人类的自然语言与人机交互这一目标迈出了坚实的一步 。在众多语言模型中,OpenAI 公司开发的 GPT-3 是目前为止参数最多、规模最大、能力最强的模型 。
通过利用大量的互联网文本数据和成千上万的书籍进行模型训练,GPT-3 模型对人类自然语言的模仿到了一个不可思议的地步,极具真实性,也因此成为迄今为止令人印象最深刻的语言模型 。
虽然 GPT-3 模型建模能力、描述能力非常强,但是也存在众多问题和局限性 。首当其冲的就是 GPT-3 模型不能理解什么是真正意义上的写作(自然语言生成),因此有时会生成一些不可控的内容 。
其次,训练 GPT-3 模型需要大量的算力、数据和资金投入,并会产生大量的碳排放,只有资源充足的实验室才有能力开发类似的模型 。此外,由于 GPT-3 模型在充斥错误消息和偏见的互联网文本数据上进行训练,往往会产生与训练数据类似,即带有偏见的篇章段落 。
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(来源:MIT Technology Review 官方 APP)
专家点评:
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专家简介:张民 苏州大学特聘教授,博士生导师,计算机科学与技术学院院长 。国家杰出青年科学基金获得者,“国家百千万人才工程” 入选者,国家级有突出贡献中青年专家,享受国务院政府特殊津贴 。主要研究领域为自然语言处理、机器翻译和人工智能 。
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专家简介:李俊涛 苏州大学计算机科学与技术学院副教授 。2020 年于北京大学获博士学位,主要研究方向为文本生成和对话系统 。
(1)为什么可以入选 10 大技术
人工智能已经成为人类社会经济和社会发展的重要支撑技术,是引领新一轮科技革命、产业和社会变革的战略性技术,自然语言理解是下一代人工智能的核心技术之一,其关键技术的突破极具科学意义和产业价值 。
语言模型是利用计算机对自然语言进行抽象数学建模,是自然语言理解最核心的科学问题 。广义上,任何自然语言理解模型都可称之为语言模型,因为都要进行数学建模 。狭义上讲,语言模型要完成对一段文字的概率估计,或者给定上下文估计某个语言片段的出现概率或者抽象数学表示 。
通常所指的语言模型是狭义语言模型 。语言模型的历史从 1948 年提出的 N-Gram 模型、1954 年的分布式理论词袋模型、1986 年的分布式表示、2013 年的 Word2Vec 模型直到 2018 年提出的预训练模型 。
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