摘要：2025年突然间，我们发现人工智能正深入生命科学的各个学科，它就像是PCR、基因编辑等基本工具，AI已成为全球生命科学研究者必备的科研工具之一。

本文来源：深究科学

导读

这两年，AI for Science概念非常火热， 人工智能正以一种超乎寻常的速度渗透到基础科学的每一根“毛细血管”。

2025年突然间，我们发现人工智能正深入生命科学的各个学科，它就像是PCR、基因编辑等基本工具，AI已成为全球生命科学研究者必备的科研工具之一。

无论中外，当下全球各个生命科学中心正四处延揽AI人才，生怕错过这一轮科技革命。

叶水送｜撰文

“随着科技公司竞相推动人工智能技术的发展，AI正以更微妙的方式理解世界、融入日常生活，它不仅能解决重大问题，还将萌发想象力”，近日，诺奖得主戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabi）接受美国CBS《60 分钟》节目采访时表示。

当下，人工智能正以常人难以理解的速度迅猛发展。以至于哈萨比斯预言，未来 5 到 10 年，具备人类认知能力的通用人工智能（Artificial General Intelligence）将成为现实。

诺奖得主Demis Hassabi

这两年，AI for Science的概念反复被科学家提及，在基础科学领域，无论是物理学、天文学、材料学，还是生命科学、医学，人工智能正以一种超乎寻常的速度渗透到基础科学的每一根“毛细血管”。

“人工智能（AI）技术的迅猛发展正催生出科学发现的全新范式，极大地促进了对各种空间和时间尺度下自然现象的理解，从而推动了科学的进步与创新。”李盛阳等人在《中国科学院院刊》的一篇文章中写道，“目前，AI驱动科研范式变革的主要特征体现在嵌入科研全流程、推动科研设施升级、重构科研人员与仪器设备定位及角色分工、促进科研组织治理模式变革等方面。

以生命科学为例，人工智能在生命科学领域这两年突然爆发出来，它就像是PCR、基因编辑等基本工具，AI已成为全球生命科学研究者必备的科研工具之一。无论是大大小小的研究课题、论文，甚至生物学会议，涉及AI的主题越来越多，以至于高校、研究所在四处延揽AI人才。

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AI助力生命科学和医学研究

今年2月，复旦大学附属华山医院郁金泰团队取得了一项重大科学突破，不仅在全球首次发现了帕金森病的新治疗靶点FAM171A2，并利用AI找到了具有潜在治疗作用的小分子化合物。

帕金森病是一种严重的神经退行性疾病，治疗瓶颈一直难以突破。此次郁金泰团队不仅发现了全新的治疗靶点，还利用AI技术在7000余种小分子化合物中筛选出一种能够有效抑制病理性α-突触核蛋白传播的小分子。

“AI在此次研究中发挥了重要作用，它加速了我们的药物筛选过程，让我们能够更快地找到潜在的治疗药物。”郁金泰教授在此前的采访中表示。

事实上，用AI来筛药近些年发展得如火如荼，这是因为通过AI分析海量的生物医学数据，能够快速识别与疾病相关的生物标志物和靶点，然后从数百万个化合物中筛选出可能的候选小分子，此前这一过程需要数年时间和巨大的资源投入，而AI的应用可以显著缩短药物发现周期，降低研发成本。

除在药物发现上AI比传统的药物筛选有巨大的优势外，在基因组学数据分析方面，AI也发挥了极大的优势，AI能快速准确地对海量基因数据进行分析和处理，厘清其中复杂的关系，为疾病诊断、个体化干预提供独到的见解。在基因组的编辑中，AI算法也能使科学家更加精准、高效地进行基因编辑。

除了基础生命科学领域的研究外，在医学领域AI也早有有用武之地，如在医疗诊断方面，AI通过深度学习和图像识别技术，能够快速、准确地分析医学影像，帮助医生及早地发现病变，提高诊断的准确性，在医学影像分析方面，通过深度学习和图像识别技术，AI能快速、准确地分析医学影像，如X光片、CT、MRI等，提高诊断的准确性，例如Google很早就设立AI项目来识别皮肤病变，这款应用能够识别出皮肤癌的早期症状，准确率甚至超过专业的皮肤科医生。

鉴于AI在医学领域的潜力如此巨大，有学者甚至开发通用型AI专家。今年4 月 份，澳门科技大学/温州医科大学张康教授与合作者发表论文，开发了一个拥有 320 亿参数的医疗生成式基础模型——“元全科医生”（MetaGP），通过在超过 800 万份电子健康记录、540 万篇生物医学文献，以及 1.5 万本医学专著等大量数据集上的训练，MetaGP 展示了强大的诊断能力，其准确率可与经验丰富的临床医生相媲美。

由此可见，AI正以前所未有的方式重塑生命科学和医学的发展，随着技术的不断成熟和应用的不断深入，AI将在生命科学领域发挥越来越重要的作用。

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生命科学中心四处招聘AI人才

AI正逐步成为生命科学研究不可或缺的基本工具，已经是很多科学家的共识。AI与生命科学的交叉融合，不仅推动了生物学、医学等传统学科的革新，更催生了诸多新兴交叉学科，为基础研究注入了新的活力，由此很多生物及医学方面的科研机构正在加大招募AI人才，生怕错过新一轮的科学革命浪潮。

作为北京市新成立的高水平研发机构首都医学科学创新中心正积极招兵买马，汇聚全球顶尖科学家，共同探索AI在生物医学领域的无限可能。他们打算“用AI技术优化临床试验方案，提高数据分析的准确性，为精准医疗提供有力支撑。”

为了踏上新一轮科学革命的列车，复旦大学还专门成立生物医学人工智能实验室，聚焦于人工智能与生物医学交叉前沿。国内其他不少高校的生物信息学实验室正招聘AI大模型研究应用工程师，旨在利用深度学习、自然语言处理等AI技术，搭建助力医学研究的大模型应用，探索AI在疾病预测、诊断及治疗方面的潜力。而对于有志于将AI技术应用于生物医学领域的青年才俊，这无疑是一个充满机遇与挑战的时代。

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AI在生命科学领域面临的挑战

AI之所以为生命科学以及医学引来了如此巨大的震动，主要是”AI驱动科研范式以大模型、大数据、大算力为支撑，深度嵌入科研全流程，将推动科研组织治理模式发生重大变革，使得整体科研能力与效率大幅提升。”

这场大爆发自然也会带来一系列挑战。此前中投未来产业研究中心在一份报告中总结了三点。

首先，数据隐私和安全性问题，由于AI技术的应用需要大量的高质量数据，这些数据往往涉及个人隐私和敏感信息，如何确保数据的安全性和隐私保护成为亟待解决的问题。

其次，AI技术的决策透明度和算法公平性也引发了公众的广泛关注。为了应对这些挑战，需要建立健全的法规和标准体系，规范AI技术使用并加强AI技术的伦理审查和监管。

最后，AI在生命科学领域的应用还面临着技术本身的挑战。尽管AI技术已经取得了显著的进展，但在处理复杂生物系统时，仍需要更高效的算法和更强大的算力。AI模型的“黑箱”属性也可能掩盖错误结论，因此需要发展可解释AI，以提高模型的准确性和可靠性。

我们唯有不断加强AI技术迭代、完善法规，并注重保护数据隐私和安全，才能让AI在生物医学领域走得更远。我们也期待这场革命早日到来，无论是科学家，还是普通公众都将会受益。

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AI生命科学：发展趋势、市场前景与挑战

李盛阳、刘康等. 数智驱动的空间科学实验研究：AI4S范式下的新探索. 中国科学院院刊. 2025.

余江、张越等. 人工智能驱动的科研新范式及学科应用研究. 中国科学院院刊. 2025.

来源：人工智能学家