過去幾十年，生命科學的發(fā)展主要依賴實驗技術突破，例如PCR、測序技術和單細胞技術。而近幾年，人工智能（AI）正迅速成為推動生物科研的新引擎。

隨著深度學習、蛋白結構預測和大規(guī)模生物數(shù)據(jù)的積累，AI已經(jīng)深入到生命科學研究的多個環(huán)節(jié)，從蛋白結構預測、藥物設計到單細胞數(shù)據(jù)分析，正在顯著提高科研效率并推動新的發(fā)現(xiàn)。

對于生命科學實驗室和企業(yè)來說，這一趨勢意味著新的科研機會和新的需求。

本文盤點AI在生物科研中的10個重要應用場景（上）。

1、 蛋白質結構預測
蛋白質結構決定其功能，但傳統(tǒng)結構解析方法（X-ray、NMR、Cryo-EM）通常耗時多年。

AI模型的出現(xiàn)改變了這一局面，它能夠快速預測蛋白質三維結構，大幅降低結構解析的時間成本。其中最具代表性的工具是AlphaFold、RoseTTAFold。AlphaFold已經(jīng)預測了超過2億個蛋白結構，覆蓋幾乎所有已知蛋白。

科研價值

• 發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點
• 推動酶工程研究
• 加速蛋白功能研究
• 快速預測未知蛋白結構

AI結構預測的出現(xiàn)不僅提高了結構解析效率，更重要的是改變了科研模式：過去科研通常是“先做實驗解析結構，再研究功能”，而現(xiàn)在很多研究是“先通過AI預測結構，再設計實驗進行驗證”。這種模式使研究人員能夠更快地提出假設并鎖定關鍵結構區(qū)域，從而在蛋白功能研究、突變設計和結構優(yōu)化方面顯著提高效率。

盡管AI能夠提供高精度預測，但實驗驗證仍然不可或缺，因此相關研究通常仍然需要蛋白表達、蛋白純化以及功能檢測等實驗步驟。AI并沒有取代實驗，而是讓實驗更加精準和高效，推動生命科學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 20億美元。AI能夠利用機器學習和深度學習算法，從海量生物數(shù)據(jù)和化學結構信息中快速識別潛在藥物分子，大幅提升藥物研發(fā)效率，目前國內(nèi)外也有大量藥企引入AI平臺。

科研價值

• 高通量篩選候選分子
• 預測分子結合能力
• 優(yōu)化藥物結構
• 降低研發(fā)成本

在具體研究流程中，AI通常與結構生物學和計算化學結合使用，形成“計算預測 + 實驗驗證”的研發(fā)模式。研究人員首先確定疾病相關的靶點蛋白，并利用AI模型預測其結構或關鍵結合位點，然后通過虛擬篩選和分子動力學模擬篩選潛在的小分子藥物。

隨后進入實驗驗證階段，包括細胞實驗、結合實驗和功能實驗等，例如通過細胞活性檢測、蛋白結合實驗或酶活實驗評估候選化合物的生物活性。通過這種方式，AI可以幫助研究人員更早地排除無效分子，使實驗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 、單細胞數(shù)據(jù)分析
單細胞測序產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)分析方法難以處理如此復雜的數(shù)據(jù)結構。AI與單細胞數(shù)據(jù)分析的結合，本質上是為了解決單細胞技術帶來的“數(shù)據(jù)復雜度爆炸”問題，AI特別是深度學習模型能夠從高維數(shù)據(jù)中提取潛在特征，幫助研究人員快速識別細胞群體、發(fā)現(xiàn)新的細胞亞型，并揭示組織中復雜的細胞組成結構。

科研價值

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

在實際研究流程中，AI主要參與單細胞數(shù)據(jù)分析的多個關鍵環(huán)節(jié)。例如，在數(shù)據(jù)預處理階段，AI可以幫助識別低質量細胞、校正批次效應并去除技術噪聲；在數(shù)據(jù)分析階段，通過神經(jīng)網(wǎng)絡或圖模型對細胞進行降維和聚類，可以更加準確地識別不同細胞類型及其功能狀態(tài)；

在進一步的生物學解釋階段，AI還可以推斷細胞發(fā)育軌跡、預測細胞命運變化以及分析細胞之間的相互作用網(wǎng)絡。這些能力對于研究復雜生物系統(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，都需要在大量細胞中識別關鍵的功能細胞群體。

4、 AI驅動蛋白設計
AI驅動的蛋白設計正在改變傳統(tǒng)蛋白工程的研究方式。過去往往需要構建龐大的突變文庫并進行多輪實驗篩選，過程耗時且成本較高。AI通過深度學習模型分析大量已知蛋白序列和結構數(shù)據(jù)，預測氨基酸之間的結構關系，并根據(jù)目標功能生成新的蛋白序列，從而在理論層面直接設計具有特定結構或功能的蛋白質，大幅減少實驗篩選的規(guī)模。

科研價值

• 定制酶工程
• 新型蛋白藥物
• 合成生物學

AI蛋白設計的應用范圍正在不斷擴大，目前已經(jīng)廣泛涉及酶工程、抗體工程、疫苗開發(fā)以及合成生物學等多個領域。例如在酶工程中，AI可以幫助設計具有更高穩(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；在抗體工程領域，AI能夠預測抗原結合位點并優(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還可以設計穩(wěn)定的抗原蛋白結構以增強免疫原性。隨著結構數(shù)據(jù)庫規(guī)模的不斷擴大以及生成式模型的發(fā)展，AI有望進一步實現(xiàn)“從功能需求直接設計蛋白”的目標，使蛋白設計從傳統(tǒng)的經(jīng)驗驅動逐漸轉向數(shù)據(jù)驅動和算法驅動，成為未來生物技術和藥物研發(fā)的重要工具。

5、 AI輔助顯微圖像分析
AI通過深度學習模型對大量圖像數(shù)據(jù)進行訓練，可以自動識別圖像中的細胞結構、組織區(qū)域和異常信號，從而實現(xiàn)更快速和標準化的圖像分析。

科研價值
• 自動細胞計數(shù)
• 細胞分割
• 病理圖像分析

隨著算法和成像技術的發(fā)展，AI醫(yī)學影像分析的應用范圍也在不斷擴大。從基礎科研中的細胞成像分析，到臨床病理中的組織切片識別，再到藥物研發(fā)中的高通量篩選，AI都可以提供更加精準和可重復的數(shù)據(jù)分析結果。

對于生命科學領域而言，這不僅是挑戰(zhàn)，更是機遇。

AI 正在重新定義生物發(fā)現(xiàn)的邊界，而高質量的底層實驗數(shù)據(jù)則是支撐算法落地的基石。無論是 AI 設計后的序列合成驗證，還是高通量篩選下的復雜細胞建模，我們始終致力于為您提供穩(wěn)定、精準的實驗支撐。

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