28、自然启发式智能计算技术在生物标志物与潜在疗法识别中的重要创新

自然启发式智能计算技术在生物标志物与潜在疗法识别中的重要创新

一、引言

大自然神奇非凡，每一种现象背后都隐藏着无形的动态过程和成因。过去几个世纪以来，全球科学家们对这些成因进行了深入研究、分析、解读和推断。因此，人们采取措施来阐释、理解、复制和应用受自然启发的人工系统以提高生活水平。自然启发式计算（NIC）作为一个新兴领域，给科学的跨学科领域带来了重大变革。“自然启发式计算”这一术语明确指向聚焦于生物学和物理学的科学方法与算法。

在过去二十年里，计算智能与基于自然的研究领域实现了大规模融合。为解决复杂难解的问题，人们采用了多种受生物启发的计算算法，像广为人知的人工智能（AI）、机器学习和深度学习算法都在该领域得到广泛应用，同时还运用了基于人工神经网络（ANNs）、多层感知器（MLP）、深度神经网络等的技术。

生物标志物在疾病的检测和诊断中起着关键作用，对严重疾病的早期检测对于挽救患者生命和及时治疗至关重要。如今，生物智能计算技术已被用于更高水平地实现这一目标。自然启发式智能计算（NIIC）技术的近期应用实例显示出其在大规模生物技术产业发展方面的强劲潜力。

新冠疫情在全球多个层面构成了重大挑战，自其传播以来，已导致来自200多个国家的约600万人丧生。该病毒的高度传染性给医疗、教育、交通等诸多领域带来了沉重负担，尤其是医疗设施，由于准备不足和事件的突然性而受到最严重的影响。不过，计算生物学和自然启发式计算技术揭示了臭名昭著的新冠病毒的一些未知事实。在疫苗研发出来之前，采取关键措施来防止进一步的污染和感染是必要的。

NIIC模型受自然现象启发，包括基于进化和群体智能的算法。前者基于遗传算法，后者模仿蚁群算法（ACO）、蜣螂算法、粒子群优化算法（