導(dǎo)讀

這兩年，AI for Science概念非常火熱， 人工智能正以一種超乎尋常的速度滲透到基礎(chǔ)科學(xué)的每一根“毛細(xì)血管”。

2025年突然間，我們發(fā)現(xiàn)人工智能正深入生命科學(xué)的各個學(xué)科，它就像是PCR、基因編輯等基本工具，AI已成為全球生命科學(xué)研究者必備的科研工具之一。

無論中外，當(dāng)下全球各個生命科學(xué)中心正四處延攬AI人才，生怕錯過這一輪科技革命。

“隨著科技公司競相推動人工智能技術(shù)的發(fā)展，AI正以更微妙的方式理解世界、融入日常生活，它不僅能解決重大問題，還將萌發(fā)想象力”，近日，諾獎得主戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabi）接受美國CBS《60 分鐘》節(jié)目采訪時表示。

當(dāng)下，人工智能正以常人難以理解的速度迅猛發(fā)展。以至于哈薩比斯預(yù)言，未來 5 到 10 年，具備人類認(rèn)知能力的通用人工智能（Artificial General Intelligence）將成為現(xiàn)實。

諾獎得主Demis Hassabi

這兩年，AI for Science的概念反復(fù)被科學(xué)家提及，在基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域，無論是物理學(xué)、天文學(xué)、材料學(xué)，還是生命科學(xué)、醫(yī)學(xué)，人工智能正以一種超乎尋常的速度滲透到基礎(chǔ)科學(xué)的每一根“毛細(xì)血管”。

“人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展正催生出科學(xué)發(fā)現(xiàn)的全新范式，極大地促進(jìn)了對各種空間和時間尺度下自然現(xiàn)象的理解，從而推動了科學(xué)的進(jìn)步與創(chuàng)新。”李盛陽等人在《中國科學(xué)院院刊》的一篇文章中寫道，“目前，AI驅(qū)動科研范式變革的主要特征體現(xiàn)在嵌入科研全流程、推動科研設(shè)施升級、重構(gòu)科研人員與儀器設(shè)備定位及角色分工、促進(jìn)科研組織治理模式變革等方面。

以生命科學(xué)為例，人工智能在生命科學(xué)領(lǐng)域這兩年突然爆發(fā)出來，它就像是PCR、基因編輯等基本工具，AI已成為全球生命科學(xué)研究者必備的科研工具之一。無論是大大小小的研究課題、論文，甚至生物學(xué)會議，涉及AI的主題越來越多，以至于高校、研究所在四處延攬AI人才。

01

AI助力生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)研究

今年2月，復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院郁金泰團(tuán)隊取得了一項重大科學(xué)突破，不僅在全球首次發(fā)現(xiàn)了帕金森病的新治療靶點FAM171A2，并利用AI找到了具有潛在治療作用的小分子化合物。

帕金森病是一種嚴(yán)重的神經(jīng)退行性疾病，治療瓶頸一直難以突破。此次郁金泰團(tuán)隊不僅發(fā)現(xiàn)了全新的治療靶點，還利用AI技術(shù)在7000余種小分子化合物中篩選出一種能夠有效抑制病理性α-突觸核蛋白傳播的小分子。

“AI在此次研究中發(fā)揮了重要作用，它加速了我們的藥物篩選過程，讓我們能夠更快地找到潛在的治療藥物。”郁金泰教授在此前的采訪中表示。

事實上，用AI來篩藥近些年發(fā)展得如火如荼，這是因為通過AI分析海量的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，能夠快速識別與疾病相關(guān)的生物標(biāo)志物和靶點，然后從數(shù)百萬個化合物中篩選出可能的候選小分子，此前這一過程需要數(shù)年時間和巨大的資源投入，而AI的應(yīng)用可以顯著縮短藥物發(fā)現(xiàn)周期，降低研發(fā)成本。

除在藥物發(fā)現(xiàn)上AI比傳統(tǒng)的藥物篩選有巨大的優(yōu)勢外，在基因組學(xué)數(shù)據(jù)分析方面，AI也發(fā)揮了極大的優(yōu)勢，AI能快速準(zhǔn)確地對海量基因數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，厘清其中復(fù)雜的關(guān)系，為疾病診斷、個體化干預(yù)提供獨到的見解。在基因組的編輯中，AI算法也能使科學(xué)家更加精準(zhǔn)、高效地進(jìn)行基因編輯。

除了基礎(chǔ)生命科學(xué)領(lǐng)域的研究外，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域AI也早有有用武之地，如在醫(yī)療診斷方面，AI通過深度學(xué)習(xí)和圖像識別技術(shù)，能夠快速、準(zhǔn)確地分析醫(yī)學(xué)影像，幫助醫(yī)生及早地發(fā)現(xiàn)病變，提高診斷的準(zhǔn)確性，在醫(yī)學(xué)影像分析方面，通過深度學(xué)習(xí)和圖像識別技術(shù)，AI能快速、準(zhǔn)確地分析醫(yī)學(xué)影像，如X光片、CT、MRI等，提高診斷的準(zhǔn)確性，例如Google很早就設(shè)立AI項目來識別皮膚病變，這款應(yīng)用能夠識別出皮膚癌的早期癥狀，準(zhǔn)確率甚至超過專業(yè)的皮膚科醫(yī)生。

鑒于AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的潛力如此巨大，有學(xué)者甚至開發(fā)通用型AI專家。今年4 月 份，澳門科技大學(xué)/溫州醫(yī)科大學(xué)張康教授與合作者發(fā)表論文，開發(fā)了一個擁有 320 億參數(shù)的醫(yī)療生成式基礎(chǔ)模型——“元全科醫(yī)生”（MetaGP），通過在超過 800 萬份電子健康記錄、540 萬篇生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，以及 1.5 萬本醫(yī)學(xué)專著等大量數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練，MetaGP 展示了強(qiáng)大的診斷能力，其準(zhǔn)確率可與經(jīng)驗豐富的臨床醫(yī)生相媲美。

由此可見，AI正以前所未有的方式重塑生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)的發(fā)展，隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用的不斷深入，AI將在生命科學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

02

生命科學(xué)中心四處招聘AI人才

AI正逐步成為生命科學(xué)研究不可或缺的基本工具，已經(jīng)是很多科學(xué)家的共識。AI與生命科學(xué)的交叉融合，不僅推動了生物學(xué)、醫(yī)學(xué)等傳統(tǒng)學(xué)科的革新，更催生了諸多新興交叉學(xué)科，為基礎(chǔ)研究注入了新的活力，由此很多生物及醫(yī)學(xué)方面的科研機(jī)構(gòu)正在加大招募AI人才，生怕錯過新一輪的科學(xué)革命浪潮。

作為北京市新成立的高水平研發(fā)機(jī)構(gòu)首都醫(yī)學(xué)科學(xué)創(chuàng)新中心正積極招兵買馬，匯聚全球頂尖科學(xué)家，共同探索AI在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的無限可能。他們打算“用AI技術(shù)優(yōu)化臨床試驗方案，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，為精準(zhǔn)醫(yī)療提供有力支撐。”

為了踏上新一輪科學(xué)革命的列車，復(fù)旦大學(xué)還專門成立生物醫(yī)學(xué)人工智能實驗室，聚焦于人工智能與生物醫(yī)學(xué)交叉前沿。國內(nèi)其他不少高校的生物信息學(xué)實驗室正招聘AI大模型研究應(yīng)用工程師，旨在利用深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等AI技術(shù)，搭建助力醫(yī)學(xué)研究的大模型應(yīng)用，探索AI在疾病預(yù)測、診斷及治療方面的潛力。而對于有志于將AI技術(shù)應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的青年才俊，這無疑是一個充滿機(jī)遇與挑戰(zhàn)的時代。

03

AI在生命科學(xué)領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)

AI之所以為生命科學(xué)以及醫(yī)學(xué)引來了如此巨大的震動，主要是”AI驅(qū)動科研范式以大模型、大數(shù)據(jù)、大算力為支撐，深度嵌入科研全流程，將推動科研組織治理模式發(fā)生重大變革，使得整體科研能力與效率大幅提升。”

這場大爆發(fā)自然也會帶來一系列挑戰(zhàn)。此前中投未來產(chǎn)業(yè)研究中心在一份報告中總結(jié)了三點。

首先，數(shù)據(jù)隱私和安全性問題，由于AI技術(shù)的應(yīng)用需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往涉及個人隱私和敏感信息，如何確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)成為亟待解決的問題。

其次，AI技術(shù)的決策透明度和算法公平性也引發(fā)了公眾的廣泛關(guān)注。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，需要建立健全的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)體系，規(guī)范AI技術(shù)使用并加強(qiáng)AI技術(shù)的倫理審查和監(jiān)管。

最后，AI在生命科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用還面臨著技術(shù)本身的挑戰(zhàn)。盡管AI技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展，但在處理復(fù)雜生物系統(tǒng)時，仍需要更高效的算法和更強(qiáng)大的算力。AI模型的“黑箱”屬性也可能掩蓋錯誤結(jié)論，因此需要發(fā)展可解釋AI，以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

我們唯有不斷加強(qiáng)AI技術(shù)迭代、完善法規(guī)，并注重保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全，才能讓AI在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域走得更遠(yuǎn)。我們也期待這場革命早日到來，無論是科學(xué)家，還是普通公眾都將會受益。

參考資料

復(fù)旦郁金泰團(tuán)隊最新Science：用AI發(fā)現(xiàn)全新治療靶點藥物，有望延緩帕金森病

https://mp.weixin.qq.com/s/onjp4XpT8FKSZqnltV15iQ

創(chuàng)新中心劉嵐實驗室招聘醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大模型研究應(yīng)用工程師

https://mp.weixin.qq.com/s/Mho8Tw4wKgci8EBu0jxkYw

AI生命科學(xué)：發(fā)展趨勢、市場前景與挑戰(zhàn)

https://zgcsswdx.cn/info/13274.html

李盛陽、劉康等. 數(shù)智驅(qū)動的空間科學(xué)實驗研究：AI4S范式下的新探索. 中國科學(xué)院院刊. 2025.

余江、張越等. 人工智能驅(qū)動的科研新范式及學(xué)科應(yīng)用研究. 中國科學(xué)院院刊. 2025.

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