過(guò)去幾十年，生命科學(xué)的發(fā)展主要依賴實(shí)驗(yàn)技術(shù)突破，例如PCR、測(cè)序技術(shù)和單細(xì)胞技術(shù)。而近幾年，人工智能（AI）正迅速成為推動(dòng)生物科研的新引擎。

隨著深度學(xué)習(xí)、蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和大規(guī)模生物數(shù)據(jù)的積累，AI已經(jīng)深入到生命科學(xué)研究的多個(gè)環(huán)節(jié)，從蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、藥物設(shè)計(jì)到單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析，正在顯著提高科研效率并推動(dòng)新的發(fā)現(xiàn)。

對(duì)于生命科學(xué)實(shí)驗(yàn)室和企業(yè)來(lái)說(shuō)，這一趨勢(shì)意味著新的科研機(jī)會(huì)和新的需求。

本文盤點(diǎn)AI在生物科研中的10個(gè)重要應(yīng)用場(chǎng)景（上）。

1、 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)
蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)決定其功能，但傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)解析方法（X-ray、NMR、Cryo-EM）通常耗時(shí)多年。

AI模型的出現(xiàn)改變了這一局面，它能夠快速預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，大幅降低結(jié)構(gòu)解析的時(shí)間成本。其中最具代表性的工具是AlphaFold、RoseTTAFold。AlphaFold已經(jīng)預(yù)測(cè)了超過(guò)2億個(gè)蛋白結(jié)構(gòu)，覆蓋幾乎所有已知蛋白。

科研價(jià)值

• 發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)
• 推動(dòng)酶工程研究
• 加速蛋白功能研究
• 快速預(yù)測(cè)未知蛋白結(jié)構(gòu)

AI結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的出現(xiàn)不僅提高了結(jié)構(gòu)解析效率，更重要的是改變了科研模式：過(guò)去科研通常是“先做實(shí)驗(yàn)解析結(jié)構(gòu)，再研究功能”，而現(xiàn)在很多研究是“先通過(guò)AI預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)，再設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證”。這種模式使研究人員能夠更快地提出假設(shè)并鎖定關(guān)鍵結(jié)構(gòu)區(qū)域，從而在蛋白功能研究、突變?cè)O(shè)計(jì)和結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面顯著提高效率。

盡管AI能夠提供高精度預(yù)測(cè)，但實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證仍然不可或缺，因此相關(guān)研究通常仍然需要蛋白表達(dá)、蛋白純化以及功能檢測(cè)等實(shí)驗(yàn)步驟。AI并沒(méi)有取代實(shí)驗(yàn)，而是讓實(shí)驗(yàn)更加精準(zhǔn)和高效，推動(dòng)生命科學(xué)研究逐漸形成新研究范式。

2、 AI輔助藥物發(fā)現(xiàn)
AI正在改變傳統(tǒng)藥物研發(fā)模式，傳統(tǒng)藥物研發(fā)通常需要 10-15年，成本超過(guò) 20億美元。AI能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，從海量生物數(shù)據(jù)和化學(xué)結(jié)構(gòu)信息中快速識(shí)別潛在藥物分子，大幅提升藥物研發(fā)效率，目前國(guó)內(nèi)外也有大量藥企引入AI平臺(tái)。

科研價(jià)值

• 高通量篩選候選分子
• 預(yù)測(cè)分子結(jié)合能力
• 優(yōu)化藥物結(jié)構(gòu)
• 降低研發(fā)成本

在具體研究流程中，AI通常與結(jié)構(gòu)生物學(xué)和計(jì)算化學(xué)結(jié)合使用，形成“計(jì)算預(yù)測(cè) + 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證”的研發(fā)模式。研究人員首先確定疾病相關(guān)的靶點(diǎn)蛋白，并利用AI模型預(yù)測(cè)其結(jié)構(gòu)或關(guān)鍵結(jié)合位點(diǎn)，然后通過(guò)虛擬篩選和分子動(dòng)力學(xué)模擬篩選潛在的小分子藥物。

隨后進(jìn)入實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證階段，包括細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、結(jié)合實(shí)驗(yàn)和功能實(shí)驗(yàn)等，例如通過(guò)細(xì)胞活性檢測(cè)、蛋白結(jié)合實(shí)驗(yàn)或酶活實(shí)驗(yàn)評(píng)估候選化合物的生物活性。通過(guò)這種方式，AI可以幫助研究人員更早地排除無(wú)效分子，使實(shí)驗(yàn)資源集中在最有潛力的候選藥物上，從而顯著降低研發(fā)成本并提高成功率。

3 、單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析
單細(xì)胞測(cè)序產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)分析方法難以處理如此復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。AI與單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析的結(jié)合，本質(zhì)上是為了解決單細(xì)胞技術(shù)帶來(lái)的“數(shù)據(jù)復(fù)雜度爆炸”問(wèn)題，AI特別是深度學(xué)習(xí)模型能夠從高維數(shù)據(jù)中提取潛在特征，幫助研究人員快速識(shí)別細(xì)胞群體、發(fā)現(xiàn)新的細(xì)胞亞型，并揭示組織中復(fù)雜的細(xì)胞組成結(jié)構(gòu)。

科研價(jià)值

• 識(shí)別新的細(xì)胞亞群
• 研究腫瘤微環(huán)境
• 解析免疫系統(tǒng)

在實(shí)際研究流程中，AI主要參與單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析的多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。例如，在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，AI可以幫助識(shí)別低質(zhì)量細(xì)胞、校正批次效應(yīng)并去除技術(shù)噪聲；在數(shù)據(jù)分析階段，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或圖模型對(duì)細(xì)胞進(jìn)行降維和聚類，可以更加準(zhǔn)確地識(shí)別不同細(xì)胞類型及其功能狀態(tài)；

在進(jìn)一步的生物學(xué)解釋階段，AI還可以推斷細(xì)胞發(fā)育軌跡、預(yù)測(cè)細(xì)胞命運(yùn)變化以及分析細(xì)胞之間的相互作用網(wǎng)絡(luò)。這些能力對(duì)于研究復(fù)雜生物系統(tǒng)尤為重要，例如腫瘤微環(huán)境研究、免疫系統(tǒng)研究以及組織發(fā)育研究，都需要在大量細(xì)胞中識(shí)別關(guān)鍵的功能細(xì)胞群體。

4、 AI驅(qū)動(dòng)蛋白設(shè)計(jì)
AI驅(qū)動(dòng)的蛋白設(shè)計(jì)正在改變傳統(tǒng)蛋白工程的研究方式。過(guò)去往往需要構(gòu)建龐大的突變文庫(kù)并進(jìn)行多輪實(shí)驗(yàn)篩選，過(guò)程耗時(shí)且成本較高。AI通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型分析大量已知蛋白序列和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)氨基酸之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，并根據(jù)目標(biāo)功能生成新的蛋白序列，從而在理論層面直接設(shè)計(jì)具有特定結(jié)構(gòu)或功能的蛋白質(zhì)，大幅減少實(shí)驗(yàn)篩選的規(guī)模。

科研價(jià)值

• 定制酶工程
• 新型蛋白藥物
• 合成生物學(xué)

AI蛋白設(shè)計(jì)的應(yīng)用范圍正在不斷擴(kuò)大，目前已經(jīng)廣泛涉及酶工程、抗體工程、疫苗開(kāi)發(fā)以及合成生物學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。例如在酶工程中，AI可以幫助設(shè)計(jì)具有更高穩(wěn)定性或特定底物選擇性的工業(yè)酶，用于生物制造或環(huán)境治理；在抗體工程領(lǐng)域，AI能夠預(yù)測(cè)抗原結(jié)合位點(diǎn)并優(yōu)化抗體序列，從而提高親和力和特異性；在疫苗研發(fā)中，AI還可以設(shè)計(jì)穩(wěn)定的抗原蛋白結(jié)構(gòu)以增強(qiáng)免疫原性。隨著結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及生成式模型的發(fā)展，AI有望進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)“從功能需求直接設(shè)計(jì)蛋白”的目標(biāo)，使蛋白設(shè)計(jì)從傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和算法驅(qū)動(dòng)，成為未來(lái)生物技術(shù)和藥物研發(fā)的重要工具。

5、 AI輔助顯微圖像分析
AI通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)大量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以自動(dòng)識(shí)別圖像中的細(xì)胞結(jié)構(gòu)、組織區(qū)域和異常信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)更快速和標(biāo)準(zhǔn)化的圖像分析。

科研價(jià)值
• 自動(dòng)細(xì)胞計(jì)數(shù)
• 細(xì)胞分割
• 病理圖像分析

隨著算法和成像技術(shù)的發(fā)展，AI醫(yī)學(xué)影像分析的應(yīng)用范圍也在不斷擴(kuò)大。從基礎(chǔ)科研中的細(xì)胞成像分析，到臨床病理中的組織切片識(shí)別，再到藥物研發(fā)中的高通量篩選，AI都可以提供更加精準(zhǔn)和可重復(fù)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

對(duì)于生命科學(xué)領(lǐng)域而言，這不僅是挑戰(zhàn)，更是機(jī)遇。

AI 正在重新定義生物發(fā)現(xiàn)的邊界，而高質(zhì)量的底層實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)則是支撐算法落地的基石。無(wú)論是 AI 設(shè)計(jì)后的序列合成驗(yàn)證，還是高通量篩選下的復(fù)雜細(xì)胞建模，我們始終致力于為您提供穩(wěn)定、精準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)支撐。

從高通量基因合成與大規(guī)模突變體構(gòu)建，到覆蓋全流程的測(cè)序、細(xì)胞培養(yǎng)及分子生物學(xué)解決方案，我們不僅提供試劑與耗材，更愿成為您在 AI 時(shí)代探索未知領(lǐng)域的可靠伙伴，為您的AI-driven科研提供最可靠的支持。