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人工智能（AI）正在深刻改變我們理解生命科學(xué)和開發(fā)醫(yī)療解決方案的方式。從蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)到醫(yī)學(xué)診斷，再到藥物發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)正在加速生物醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)程，為解決長(zhǎng)期以來(lái)困擾人類的健康挑戰(zhàn)提供新的可能性。本文將回顧AI在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要進(jìn)展，并展望未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。
蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的革命
蛋白質(zhì)是生命的基本構(gòu)建單元，其三維結(jié)構(gòu)決定了其功能。傳統(tǒng)上，確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)需要耗時(shí)的實(shí)驗(yàn)方法，如X射線晶體學(xué)和冷凍電鏡技術(shù)。
2024年5月，DeepMind和Isomorphic Labs發(fā)布了AlphaFold 3，這是一個(gè)革命性的AI模型，能夠以前所未有的準(zhǔn)確度預(yù)測(cè)生命分子的結(jié)構(gòu)和相互作用。與現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法相比，AlphaFold 3在蛋白質(zhì)與其他分子類型的相互作用預(yù)測(cè)方面至少提高了50%的準(zhǔn)確性，對(duì)于某些重要的相互作用類別，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性甚至提高了一倍。
AlphaFold 3不僅限于蛋白質(zhì)，還擴(kuò)展到了更廣泛的生物分子，包括DNA、RNA和配體（許多藥物所屬的類別）。這一突破可能釋放更多變革性科學(xué)，從開發(fā)生物可再生材料和更具韌性的作物，到加速藥物設(shè)計(jì)和基因組學(xué)研究。
根據(jù)Google DeepMind的博客，實(shí)驗(yàn)性蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)可能需要一個(gè)博士學(xué)位的時(shí)間長(zhǎng)度，并花費(fèi)數(shù)十萬(wàn)美元。而AlphaFold 2已被用于預(yù)測(cè)數(shù)億個(gè)結(jié)構(gòu)，按照當(dāng)前實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)生物學(xué)的速度，這將需要數(shù)億研究人員年。AlphaFold 3的出現(xiàn)進(jìn)一步加速了這一進(jìn)程。
大型語(yǔ)言模型在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用
大型語(yǔ)言模型（LLMs）在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域展現(xiàn)出驚人的潛力。2025年2月發(fā)表在《Nature Human Behaviour》上的一項(xiàng)研究表明，LLMs在預(yù)測(cè)神經(jīng)科學(xué)結(jié)果方面超越了人類專家。
來(lái)自倫敦大學(xué)學(xué)院的研究人員創(chuàng)建了BrainBench，這是一個(gè)前瞻性的基準(zhǔn)測(cè)試，用于預(yù)測(cè)神經(jīng)科學(xué)結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)，LLMs在預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果方面超過(guò)了專家，平均準(zhǔn)確率達(dá)到81.4%，而人類專家的平均準(zhǔn)確率為63.4%。
這些模型能夠整合抽象中的信息，包括背景和方法，從而做出更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。研究人員還開發(fā)了BrainGPT，這是一個(gè)在神經(jīng)科學(xué)文獻(xiàn)上進(jìn)行微調(diào)的LLM，其表現(xiàn)更為出色。
這些發(fā)現(xiàn)表明，LLMs可以幫助科學(xué)家做出發(fā)現(xiàn)，特別是在需要處理和整合大量相關(guān)發(fā)現(xiàn)的領(lǐng)域，這些任務(wù)可能已經(jīng)超出了人類的能力范圍。
AI在藥物發(fā)現(xiàn)與重新利用中的作用
AI正在徹底改變藥物發(fā)現(xiàn)和重新利用的過(guò)程。2025年2月，賓夕法尼亞大學(xué)的研究人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)評(píng)估了4,000種現(xiàn)有藥物，成功為特發(fā)性多中心Castleman?。╥MCD）患者找到了有效的治療方法。
研究團(tuán)隊(duì)使用AI工具確定腫瘤壞死因子（TNF）抑制劑adalimumab——一種單克隆抗體，被FDA批準(zhǔn)用于治療從關(guān)節(jié)炎到克羅恩病等多種疾病——是最有可能對(duì)iMCD有效的新治療方法。
平行實(shí)驗(yàn)還發(fā)現(xiàn)，TNF蛋白可能在iMCD中發(fā)揮關(guān)鍵作用。研究人員在最嚴(yán)重形式的iMCD患者中檢測(cè)到升高的TNF信號(hào)水平。進(jìn)一步分析表明，與健康個(gè)體相比，iMCD患者的免疫細(xì)胞在激活時(shí)產(chǎn)生更多的TNF。
研究中的患者之前對(duì)多種治療方法沒(méi)有反應(yīng)，正準(zhǔn)備進(jìn)入臨終關(guān)懷，但在接受adalimumab治療后，現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入近兩年的緩解期。這一發(fā)現(xiàn)不僅對(duì)該患者和iMCD具有重要意義，而且對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)在更多疾病中尋找治療方法的應(yīng)用也具有深遠(yuǎn)影響。
未來(lái)展望
隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，我們可以預(yù)見以下趨勢(shì)將塑造生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的未來(lái)：
1. 多模態(tài)AI模型：結(jié)合不同類型的數(shù)據(jù)（如基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、影像學(xué)等）的AI模型將提供更全面的生物醫(yī)學(xué)見解2. AI驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)醫(yī)療：基于個(gè)體基因組和健康數(shù)據(jù)的個(gè)性化治療方案將變得更加普遍，提高治療效果并減少副作用3. 實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)：AI算法將分析來(lái)自可穿戴設(shè)備和其他傳感器的數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)健康狀況監(jiān)測(cè)和早期疾病預(yù)警4. 加速臨床試驗(yàn)：AI可以幫助優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)，預(yù)測(cè)結(jié)果，并識(shí)別最有可能受益的患者群體，從而加速新療法的開發(fā)5. 醫(yī)療資源優(yōu)化：AI系統(tǒng)將幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)優(yōu)化資源分配，提高效率，并降低成本
結(jié)論
AI在生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的整合正在加速，為研究人員和臨床醫(yī)生提供了強(qiáng)大的工具，以解決復(fù)雜的健康挑戰(zhàn)。雖然仍然存在數(shù)據(jù)隱私、算法透明度和倫理考量等挑戰(zhàn)，但AI技術(shù)的潛力是巨大的。
隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和跨學(xué)科合作的加強(qiáng)，我們有理由對(duì)AI在解決緊迫的醫(yī)療保健挑戰(zhàn)方面的作用持樂(lè)觀態(tài)度。通過(guò)負(fù)責(zé)任地開發(fā)和部署這些技術(shù)，我們可以期待一個(gè)更健康、更長(zhǎng)壽的未來(lái)。
信息來(lái)源
1. Google DeepMind博客：《AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life's molecules》，2024年5月8日2. Nature Human Behaviour：《Large language models surpass human experts in predicting neuroscience results》，2025年2月3. 賓夕法尼亞大學(xué)醫(yī)學(xué)院新聞發(fā)布：《AI tool helps find life-saving medicine for rare disease》，2025年2月5日4. ASCO Post：《Using AI to Identify Treatment Options for Castleman Disease》，2025年2月10日
注：本文為回顧性文章，基于截至2025年3月初的研究進(jìn)展，而非最新熱點(diǎn)新聞報(bào)道。
作者：風(fēng)之弈
鏈接：https://xueqiu.com/3065567855/328505935?md5__1038=n40x2DRDuiYWqq05DIAxCqGKPqmuexeEubD
來(lái)源：雪球
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