人工智能（AI）正在深刻改變我們理解生命科學和開發(fā)醫(yī)療解決方案的方式。從蛋白質結構預測到醫(yī)學診斷，再到藥物發(fā)現，AI技術正在加速生物醫(yī)學研究的進程，為解決長期以來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)學領域的重要進展，并展望未來發(fā)展趨勢。
蛋白質結構預測的革命
蛋白質是生命的基本構建單元，其三維結構決定了其功能。傳統上，確定蛋白質結構需要耗時的實驗方法，如X射線晶體學和冷凍電鏡技術。
2024年5月，DeepMind和Isomorphic Labs發(fā)布了AlphaFold 3，這是一個革命性的AI模型，能夠以前所未有的準確度預測生命分子的結構和相互作用。與現有預測方法相比，AlphaFold 3在蛋白質與其他分子類型的相互作用預測方面至少提高了50%的準確性，對于某些重要的相互作用類別，預測準確性甚至提高了一倍。
AlphaFold 3不僅限于蛋白質，還擴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，從開發(fā)生物可再生材料和更具韌性的作物，到加速藥物設計和基因組學研究。
根據Google DeepMind的博客，實驗性蛋白質結構預測可能需要一個博士學位的時間長度，并花費數十萬美元。而AlphaFold 2已被用于預測數億個結構，按照當前實驗結構生物學的速度，這將需要數億研究人員年。AlphaFold 3的出現進一步加速了這一進程。
大型語言模型在醫(yī)學診斷中的應用
大型語言模型（LLMs）在醫(yī)學診斷領域展現出驚人的潛力。2025年2月發(fā)表在《Nature Human Behaviour》上的一項研究表明，LLMs在預測神經科學結果方面超越了人類專家。
來自倫敦大學學院的研究人員創(chuàng)建了BrainBench，這是一個前瞻性的基準測試，用于預測神經科學結果。研究發(fā)現，LLMs在預測實驗結果方面超過了專家，平均準確率達到81.4%，而人類專家的平均準確率為63.4%。
這些模型能夠整合抽象中的信息，包括背景和方法，從而做出更準確的預測。研究人員還開發(fā)了BrainGPT，這是一個在神經科學文獻上進行微調的LLM，其表現更為出色。
這些發(fā)現表明，LLMs可以幫助科學家做出發(fā)現，特別是在需要處理和整合大量相關發(fā)現的領域，這些任務可能已經超出了人類的能力范圍。
AI在藥物發(fā)現與重新利用中的作用
AI正在徹底改變藥物發(fā)現和重新利用的過程。2025年2月，賓夕法尼亞大學的研究人員使用機器學習技術評估了4,000種現有藥物，成功為特發(fā)性多中心Castleman?。╥MCD）患者找到了有效的治療方法。
研究團隊使用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批準用于治療從關節(jié)炎到克羅恩病等多種疾病——是最有可能對iMCD有效的新治療方法。
平行實驗還發(fā)現，TNF蛋白可能在iMCD中發(fā)揮關鍵作用。研究人員在最嚴重形式的iMCD患者中檢測到升高的TNF信號水平。進一步分析表明，與健康個體相比，iMCD患者的免疫細胞在激活時產生更多的TNF。
研究中的患者之前對多種治療方法沒有反應，正準備進入臨終關懷，但在接受adalimumab治療后，現在已經進入近兩年的緩解期。這一發(fā)現不僅對該患者和iMCD具有重要意義，而且對于機器學習在更多疾病中尋找治療方法的應用也具有深遠影響。
未來展望
隨著AI技術的不斷發(fā)展，我們可以預見以下趨勢將塑造生物醫(yī)學領域的未來：
1. 多模態(tài)AI模型：結合不同類型的數據（如基因組學、蛋白質組學、影像學等）的AI模型將提供更全面的生物醫(yī)學見解2. AI驅動的精準醫(yī)療：基于個體基因組和健康數據的個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. 實時健康監(jiān)測：AI算法將分析來自可穿戴設備和其他傳感器的數據，提供實時健康狀況監(jiān)測和早期疾病預警4. 加速臨床試驗：AI可以幫助優(yōu)化臨床試驗設計，預測結果，并識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系統將幫助醫(yī)療機構優(yōu)化資源分配，提高效率，并降低成本
結論
AI在生物醫(yī)學應用中的整合正在加速，為研究人員和臨床醫(yī)生提供了強大的工具，以解決復雜的健康挑戰(zhàn)。雖然仍然存在數據隱私、算法透明度和倫理考量等挑戰(zhàn)，但AI技術的潛力是巨大的。
隨著技術的不斷進步和跨學科合作的加強，我們有理由對AI在解決緊迫的醫(yī)療保健挑戰(zhàn)方面的作用持樂觀態(tài)度。通過負責任地開發(fā)和部署這些技術，我們可以期待一個更健康、更長壽的未來。
信息來源
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. 賓夕法尼亞大學醫(yī)學院新聞發(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月初的研究進展，而非最新熱點新聞報道。
作者：風之弈
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