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随着大型语言模型与人工智能技术的快速进步，人工智能与生命科学的融合正在从单一工具应用走向系统性科研范式变革。人工智能不仅能够辅助分析生物数据和设计分子结构，还逐渐参与实验设计、自动化实验执行及科研流程管理，推动形成更加自动化、智能化的生物研究体系。从当前发展态势看，AIxBio领域正呈现出若干关键趋势，主要体现在模型与生物研究工具的深度整合、自动化实验体系的快速发展、数据资源瓶颈日益凸显，以及人工智能在不同生物尺度层面的应用不断深化。这些趋势正在重塑生命科学研究的技术路径与创新模式，并对科研效率、生物技术突破以及相关治理体系产生深远影响。
1、LLMs与生物研究工具的整合
大型语言模型与生物研究工具的融合，或许是最具变革性的发展。人工智能代理将大型语言模型作为其“大脑”，拥有记忆系统，并能运用一整套工具完成任务。基于代理的系统如今能够自行调试工作、迭代实验设计并协调复杂工作流程。运用生物AI工具与实验室机器人的智能体，既能测试优化AI设计的分子结构，亦可推动生物学发现。它们朝着更复杂的目标推进，自主决策并执行后续步骤，从而实现更具自主性的研究流程。连接AI助手与数据系统的模型上下文协议，将进一步实现生物工具、数据集及其他模型的集成，使其成为AI智能体工作流程的组成部分。
2、自动化与实验室的集成
自动化与实验室的集成对推动AIxBio能力的发展同样至关重要。云实验室和自动化实验平台正大幅降低实验门槛，消除了对现有专家多年实践培训的需求，未来十年或将实现完全自动化、无需人工干预的AI驱动生物学研究。这意味着系统需要精心设计的防护措施，而不能依赖人工标记可疑或恶意操作。人工智能驱动的系统有望生成假设，设计实验来验证假设，通过机器人系统运行实验，并利用数据生成更多假设。人工智能设计工具与机器人实验室系统的融合实现了快速迭代，一些机构已经能够每周合成和测试数十万个人工智能生成的分子。这一自动化趋势与数据生成能力的提升密切相关，因为数据质量始终是制约发展的瓶颈。
3、数据成为发展瓶颈
数据收集是开发更强大、预测精度更高的生物人工智能模型的关键瓶颈。要使这些模型的性能显著超越现有水平，还需要收集大量额外数据。数据瓶颈在边缘案例和罕见生物现象中尤为突出，而这些恰恰与突破性发现和潜在滥用场景最为相关。训练数据集不可避免地偏向于研究充分的模式生物、常见蛋白质和高频研究通路，导致人工智能模型难以对新型或研究不足的生物系统作出精准预测。解决这一瓶颈不仅需要生成更多数据，还需要对关键但目前尚未充分探索的生物学领域进行战略性投资，以生成高质量数据。
除了数据数量之外，数据质量也面临着诸多挑战，包括标准化、可重复性和实验设计等问题。许多生物数据集存在批次效应、测量方案不一致以及元数据文档不足等问题，导致人工智能模型难以提取可靠的模式。此外，生物数据常来自学术实验室、制药公司和生物技术初创企业等不同来源，各机构采用的实验条件、生物体和测量技术各不相同。这种异质性为训练能够跨场景泛化的稳健人工智能模型设置了重大障碍。因此，即使存在海量生物数据，其中大部分可能因噪声过大或标注质量低下而无法有效训练新一代人工智能系统。
4、分子、细胞与种群在不同的生物尺度层面取得进展
在合适的生物尺度（Biological Scale）上开展研究可能释放潜在进展——无论是单个分子、细胞通路、整体细胞、组织、生物体、种群，还是整个生态系统层面。不同的生物尺度为人工智能发展提供了不同机遇。在分子层面，基于生物物理学的人工智能模型在药物研发中展现出潜力，并可能实现超越当前训练数据所能预见的突破性能力，例如通过对潜在物理原理的推断，设计具有全新功能的酶。
在细胞层面，“虚拟细胞”的概念正逐渐成为一种极具潜力的预测工具。此类模型的早期简易版本通常基于扰动型数据集构建，即通过化学或基因手段乱细胞功能，再借助成像、RNA测序、蛋白质组学等综合测量手段进行分析。由此获得的数据有助于创建预测模型，可预判细胞对不同干预措施的反应，并发掘疾病与疗法间的互补相似性。数据质量仍是关键瓶颈，单细胞测量技术的进步将为这些模型提供更优质的训练数据。监测可用生物数据的分辨率以及在不同尺度上运行的模型的预测能力，对于理解未来AIxBio的进展将非常重要。
参考文献
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