近年来，人工智能（AI）尤其是大型语言模型（LLM）的迅猛发展，如同一场数字淘金热，吸引着各行各业的人们竞相追逐。然而，在这股热潮之下，我们是否忽略了真正的基础知识？特别是在生物学领域，AI的应用潜力巨大，但盲目追求新工具，而忽视其内在原理，可能会导致误用、滥用，甚至适得其反。本文将深入探讨AI赋能生物学的现状，揭示其突破与挑战，并强调基础知识的重要性。

LLM：生物学领域的语言大师

大型语言模型（LLM），如OpenAI的GPT系列、Google的Gemini系列以及Meta的Llama系列，凭借其强大的文本处理和生成能力，正在改变我们解读生物学信息的方式。这些模型基于深度神经网络，特别是Transformer架构，能够理解和生成类人语言。这意味着，它们不仅可以阅读大量的生物学文献，还能从中提取关键信息、总结研究成果，甚至生成新的研究假设。

例如，生物学领域涌现出BioGPT和PubMedGPT等专用的LLM，它们能够总结、提取和推理生物医学文献，表现出专家级的性能。Semantic Scholar的TLDR功能可以将论文浓缩成一行摘要，极大地简化了文献综述过程。Elicit甚至可以自动进行研究综合，通过语义检索和总结相关研究，而无需精确的关键词匹配。BioChatter则提供了一个动态的界面，使用LLM与生物医学研究进行互动，允许用户以自然语言查询和探索科学发现，使复杂的信息更容易被研究人员和临床医生获取。

基因组学：解码生命的密码

在基因组学领域，人工智能的应用尤为突出。AI模型可以分析复杂的DNA序列，预测基因表达，识别调控信号，从而加速基因功能的解析。

例如，Google DeepMind的Enformer模型可以通过分析长DNA序列来预测基因表达，能够高度精确地捕获遥远的调控信号。DNABERT及其后继者（GeneBERT、TCR-BERT、RNABERT、DNABERT-2、DNABERT-S）等模型，则将Transformer架构应用于解释基因组“语言”，执行诸如motif检测和免疫相互作用建模等各种任务。MetaBERTa、HyenaDNA和DNAGPT等更新的工具，通过跨物种分析、长程依赖性建模和生成能力扩展了这一领域。

这些工具能够帮助研究人员更快速地理解基因之间的相互作用，预测疾病的发生风险，并开发更有效的治疗方案。

蛋白质结构预测：从理论到现实

蛋白质是生命活动的基础，其三维结构决定了其功能。传统的蛋白质结构预测方法耗时费力，而人工智能的出现，彻底改变了这一现状。

DeepMind的AlphaFold 3使用基于扩散的方法预测复杂生物分子组装的结构，改进了蛋白质、DNA、RNA和小分子之间的相互作用建模。Meta的ESMFold使用ESM-2语言模型，无需MSA即可实现快速结构预测，从而可以进行大规模蛋白质建模（可惜已停止开发）。虽然不再积极开发，但它标志着向速度和可访问性的转变。同时，RoseTTAFold在标准GPU上几分钟内即可提供接近AlphaFold的精度。还有IgFold，它针对抗体进行了优化，结合了蛋白质LM和图神经网络来快速建模抗体结构，从而帮助治疗发现。

这些AI模型能够以惊人的速度和准确度预测蛋白质结构，为药物设计、疾病诊断和生物工程等领域带来了革命性的突破。

药物发现：加速新药研发

新药研发是一个耗时、高成本的过程，平均需要10年以上的时间和数十亿美元的投入。人工智能正在加速新药研发的各个环节，从靶点发现到临床试验，都发挥着重要作用。

例如，Insilico的Pharma.AI在不到2.5年的时间内开发了一种用于特发性肺纤维化的新型药物——这比传统的研发快了三倍——通过自动化靶标发现、分子生成和临床预测。Iambic Therapeutics的Enchant使用多模式Transformer来预测早期药代动力学，通过在临床试验前识别出弱候选者，有可能将开发成本减半。BenevolentAI结合了知识图谱和LLM来识别新的靶标——其平台促成了baricitinib用于COVID-19的再利用。Recursion利用高通量生物成像和深度学习来绘制细胞反应并大规模筛选化合物。Atomwise也有一个平台，可以使用深度学习预测分子结合，从而实现对数十亿种化合物的虚拟筛选。

这些案例表明，AI可以显著缩短新药研发周期，降低研发成本，并提高研发成功率。

挑战与反思：数据质量与伦理考量

尽管人工智能在生物学领域取得了显著进展，但我们也必须清醒地认识到，其应用仍然面临着诸多挑战。其中，数据质量和伦理考量是两个最为关键的问题。

正如文章中提到的，数据知识是任何AI解决方案的基础支柱。组织良好且记录完整的数据在构建强大的AI模型时非常有价值。经过仔细研究、分类和注释的数据可以显着改善模型训练和结果。另一方面，管理不善或不准确的数据会导致人们常说的：“垃圾进，垃圾出”。这突出了严格数据管理的重要性。

目前，许多有价值的代码库都存储在封闭的服务器中。各大机构通常将专有知识存储在私有存储库中，例如仅限于内部团队使用的GitLab实例。这些存储库包含丰富的解决方案、边缘案例和已学习的最佳实践，但它们对公众是不可见的，AI训练也无法访问。这对语言模型的发展构成了挑战。虽然它们可以从公开可用的信息中学习，但它们错过了内部工具、利基领域和私有系统中编码的专业知识。

另外，AI算法可能存在偏见，导致结果不准确甚至歧视。例如，如果AI模型在训练过程中使用了缺乏多样性的数据，那么它可能会对特定人群产生错误的预测。此外，AI的应用还可能引发隐私泄露、数据滥用等伦理问题。

回归基础：理解技术底层逻辑

面对人工智能的快速发展，我们不能仅仅满足于使用各种工具，更要深入理解其背后的技术原理。正如文章作者所强调的，跳过基础知识，直接使用工具，就像是跳过语法直接写小说，或者是在不了解发动机工作原理的情况下驾驶电动汽车。

在生物学领域，这意味着我们需要理解NLP（自然语言处理）的基本概念，了解LLM的Transformer架构，掌握机器学习的算法原理，才能更好地应用AI解决实际问题。

例如，在NLP中，我们需要了解如何将单词转换为token，如何进行词干提取和词形还原，以及如何训练模型来理解语言的语义。这些基础知识可以帮助我们更好地理解LLM的工作原理，从而更有效地使用它们。

结语：AI赋能生物学，未来可期

人工智能正在深刻地改变生物学的研究方式，加速科学发现的进程。从基因组解码到药物设计，AI的应用潜力巨大。然而，我们也必须清醒地认识到，AI并非万能，其应用仍然面临着诸多挑战。

面对未来的发展，我们需要回归基础知识，深入理解技术底层逻辑，加强数据质量管理，并充分考虑伦理问题。只有这样，我们才能真正发挥AI的潜力，实现AI与生物学的深度融合，为人类健康和福祉做出更大的贡献。