前言 我们已经进入了一个前所未有的时代。技术快速变革，计算机科学、人工智能、基因工程、神经科学和机器人等领域的发展开始引领医学的未来。在过去的10年间，世界各地的研究机构在人工智能领域实现了巨大突破。其中，计算机视觉、自然语言处理和语音识别领域的进展最为惊人。全球科技巨头推动着人工智能技术在不同商业场景中的应用。亚马逊、谷歌和微软发展出了庞大而可扩展的云计算资源，其既可以支持人工智能系统的训练，也能提供业务实现的平台。除此之外，它们还针对性地配置了人才、资源与财务激励措施，期待利用人工智能加速实现医疗领域的下一个突破。这些科技企业（包括苹果公司）已经编制了相应的战略与产品规划，目标直指医疗健康领域的核心。每隔几周，最新报道便会披露，新的人工智能工具又在某一项医学诊断任务上达到了人类专家的水平。算力不断增强，算法持续改进，数十亿行程序代码的广泛应用不仅使技术创新的速度呈指数级增长，还给科学领域带来了深远的影响。人工智能与数据科学让生物学、化学等经典学科的科研方法发生变革，甚至引领制药行业出现了新的实验范式。 生物技术领域的技术增长与创新周期同样令人印象深刻：不久之前，我们还只能在试管中利用病毒或细菌的遗传物质进行简单的基因克隆实验；现在，我们已经能够在庞大的人类基因组上对剪辑位点进行精确的基因编辑。那些聚焦于新一代基因疗法与T细胞工程的公司可以帮助肿瘤患者战胜癌症。DNA（脱氧核糖核酸）测序、医疗影像与高分辨率显微镜领域的数据正在呈爆炸式增长，并为人工智能与机器学习技术提供绝佳的机会。这让我们可以借助这些技术挖掘海量数据背后的生物学意义。在这样的趋势下，第一代以科技为核心的初创公司应运而生，开启了人工智能和生物技术融合的时代。这些年轻的公司瞄准了传统的药物开发领域，期待着利用自己最聪明的头脑、最新的思路与交叉背景的新鲜血液，为制药行业开启新的篇章。 这本书探讨了生物学与计算…