The Innovation Life | 人工智能与生命科学前沿综述

营养师

导 读
人工智能（AI）正深刻变革生命科学。本篇综述探讨其在动物学、微生物学、神经科学、药学、生态学等领域的应用与挑战，涵盖行为监测、疾病检测等关键领域，同时揭示数据质量、“黑箱”问题及伦理困境。未来，跨学科合作与技术创新将推动生物技术与信息技术的深度融合，开创“AI为科学、科学为AI”的新研究范式。了解更多，探索AI如何赋能生命科学！




图1AI推动生命科学各学科快速发展

近年来AI迅速成为创新的焦点，其应用促进了从分子到生态等各个层级生命科学的快速进步。随着海量测序组学、图像、文本、语音等生物医学大数据的产生，对这些数据的分析变得至关重要。与此同时，深度学习、机器学习等AI技术使科学家能够处理大量生物数据，从而更深入地洞察生命的复杂性及其与环境的相互作用。我们将从动物学、植物科学、微生物学、生物化学、分子生物学、细胞生物学、发育生物学、遗传学、神经科学、心理学、药学、临床医学、生物材料、生态学和环境科学等多个学科领域对AI应用进行总结和展望（图1）。

AI在动物学中的应用
AI在动物学研究中的应用广泛，目前已经在动物分类、行为分析、生理研究、生化解析、进化研究和生态学建模等多方面提供了有力的技术支撑（图2）。动物分类和鉴定方面，AI可以通过形态、体色、声音等综合识别手段帮助进行物种鉴定和个体识别。动物行为分析方面，AI可以从视频等非结构化数据中提取行为特征，分析动物的行为特征和模式等。动物进化研究中，高通量测序技术和组学技术的发展为遗传分析提供了更多数据支持，AI可以用于识别基因突变位点及其功能。动物生态学领域，AI技术的应用有助于分析生态格局和生物多样性格局并预测其变化，从而提出相应的保护策略。动物资源保护与利用方面，AI技术可以通过提高预测准确性、优化繁殖效率和增强性状选择来革新动物育种。动物多样性保护方面，AI技术可以汇总和分析大量实时监测数据，进而制定最优保护管理方案。AI在动物学研究中尽管展现出巨大潜力，但也面临一些例如数据库不完善、AI技术发展快于科学家应用技能等挑战。未来，随着数据库的不断完善和AI技术的广泛应用，这些问题得到解决的同时，也势必会进一步推动动物学相关领域的发展。




图2 AI在动物学中的应用

AI在植物科学中的应用
在植物学领域，随着AI和大数据技术的飞速发展，机器学习和深度学习已成为核心工具，尤其在大数据分析中展现了强大的优势（图3）。在植物表型分析方面，图像识别和计算机视觉技术取得了显著进展，能够精确识别和分类植物特征。此外，AI技术在自然语言处理中的应用，推动了文献数据挖掘，帮助研究人员获取最新成果。AI和大数据驱动的多模态数据融合技术，进一步推动了植物学的突破。平台如TAIR、FlowerMate 2.0和CyVerse等通过高效的数据处理和分析，促进了植物学研究的快速发展，特别是在实验室成果转化为实际应用的过程中，AI的自动化和模块化设计加速了这一进程。然而，植物学中的大数据仍面临挑战，尤其是数据存储、整合、标准化以及复杂性分析等问题，植物组学数据的快速增长提供了关键的研究信息，但如何高效管理和分析这些海量数据，仍需不断优化技术和算法。




图3 AI在植物科学中的应用

AI在微生物学中的应用
AI技术支撑了微生物多样性分析、病原体监测、传染病防控与智能决策、病原感染智能诊断、药物和疫苗研发、年龄相关疾病肠道微生物变化等微生物研究（图4）。例如在新冠疫情期间，CPAIS（COVID-19 Pandemic AI System）运用深度学习与统计模型，精准预测并深入剖析新冠疫情的动态趋势，评估 171 个国家不同政策措施的实施效果。



图4 AI在微生物学中的应用

AI在生物化学和分子生物学中的应用
在分子生物学领域，AI正在加速膜蛋白结构预测、蛋白质功能解析、离子通道研究和药物研发等方面的突破（图5）。例如DeepMind的AlphaFold系列模型大幅提升了蛋白结构预测的精度，尤其在蛋白-核酸和蛋白-配体复合物预测中表现突出。同时，AI推动了蛋白质功能解析，DeepGO和DeepFRI等模型能够高效预测基因本体和功能位点。AI还在药物研发中起到了关键作用，加速了靶点筛选、化合物设计和毒性预测，从靶点识别到临床前候选物的时间大大缩短。随着技术的不断创新，AI正为药物研发和疾病治疗提供强大的支持。




图5 AI在生物化学和分子生物学中的应用

AI在细胞与发育生物学中的应用
在发育生物学中，AI正以前所未有的精度跟踪和预测生物体的发育过程，尤其是在胚胎发育中的应用（图6）。通过深度学习技术，AI能够分析单个细胞的运动、分裂和分化，结合单细胞RNA测序技术，揭示每个细胞的遗传指纹。此外，AI工具如DeepCell、Cellpose和U-Net等，可以实时识别和跟踪细胞及亚细胞结构，提供传统显微镜无法获得的细节。这项技术的进步为理解生命的复杂性和推动生物学研究带来了重要的突破。




图6AI在细胞与发育生物学中的应用

AI在遗传学中的应用
从微观的分子细胞学机制，到宏观的群体遗传学规律，再到医学遗传学精准诊疗实践，AI技术重塑了遗传学研究与应用（图7）。例如由 DeepMind 公司开发的 AlphaMissense 能够精准模拟突变后蛋白质空间结构的改变情况，进一步推断这些结构改变对蛋白质功能的影响，诸如酶活性的改变、与其它分子相互作用模式的变化等关键功能特性。这种预测能力为遗传学家深入探究基因突变致病机制提供关键线索与理论依据，极大地助力了对遗传疾病发病根源的精准剖析、早期诊断方法的优化创新以及个性化治疗策略的合理制定，在推动遗传学研究迈向精准化、高效化的进程中发挥了不可替代的重要作用。



图7 AI在遗传学中的应用

AI在神经科学与心理学中的应用
在神经科学和心理学研究中，由于人脑及人类行为高度复杂，神经科学和心理学研究常常面对多维度的数据。在过去，由于缺乏高效的工具，研究人员在分析复杂的实验数据时的效率较为低下。AI的兴起改变了研究方法，使得数据分析变得更加高效和精确。AI为神经影像、大型数据、认知研究、情绪识别、神经网络模拟、动物行为学以及神经和心理疾病的诊断提供了重要工具，显著推动了这两个领域的发展（图8）。未来，我们需要将AI技术更广泛地融入神经科学和心理学的研究中。与此同时，研究者也应当考虑如何增加模型的可解释性和透明性。此外，尽管该领域快速发展，各种AI模型层出不穷，但确定哪种模型最能满足特定的研究目标和需求依然是研究者面对的难题。



图8 AI在神经科学与心理学中的应用

AI在药学与临床医学中的应用
AI是重塑医学研究的重要工具，尤其在药物研发和临床决策领域（图9）。传统新药研发往往需要数年甚至数十年时间及巨额资金投入，但成功率低下。伴随AI技术快速筛选药物靶点、优化分子结构技术的快速发展迭代，已可显著缩短研发周期。例如，Recursion Pharmaceuticals通过AI平台Recursion OS加速了MEK1/2抑制剂REC-4881的研发，以极短时间迅速进入临床试验。在临床决策中，AI可帮助医生处理海量信息，提升决策的效率和准确性。AI不仅能优化临床试验设计，还能辅助临床数据分析，为患者量身定制治疗方案。在药学和临床医学交叉领域，AI辅助的“老药新用”可快速发现已有药物新用途。在医学影像分析中，AI已在肺部结节筛查、冠脉检查等领域显现出巨大价值，不仅提高影像分析准确性，还能提供个性化的诊断建议。因而，AI不仅是提升医学研究效率的工具，更是加速医学进步的关键。当然，AI在生物医学领域的广泛应用仍面临挑战，如临床数据质量、算法优化以及伦理与监管问题，如何确保其安全性与有效性仍需要严格的监管和伦理框架的研究突破。



图9AI在药学与临床医学中的应用

AI在生物材料中的应用
在生物材料领域，随着生物材料需求的持续增长，传统材料设计面临高成本、长周期等挑战，而AI技术为解决这些问题提供了新思路（图10）。通过大数据分析和机器学习，AI能够加速材料筛选、预测性能并优化设计。例如，AI可以预测水凝胶合成的成功率，并提高实验的准确性，进一步加速高通量筛选。同时，AI还能够模拟材料在不同条件下的表现，优化力学性能、生物相容性等关键性能，减少物料消耗。在临床转化方面，AI能实时监控材料在体内的表现，确保治疗效果精准控制，如优化3D打印过程并改进金属基材料的力学性能。然而，数据质量和算法的可解释性仍是AI面临的挑战。随着数据标准化和算法的改进，AI将在生物材料的研究和应用中发挥更大作用，特别是结合量子计算等新兴技术，AI的潜力将得到进一步释放。



图10 AI在生物材料中的应用

AI在生态学和环境科学中的应用
在生态学领域，AI正在引发深刻变革，推动生物多样性保护、生态系统健康评估等方面的创新。AI的应用也面临一些挑战，特别是在对高质量数据的依赖、生态系统复杂性的“黑箱”问题以及计算需求高昂等方面。在陆地生态学中，AI助力栖息地保护、物种风险评估和生态系统修复；在海洋生态学中，AI通过机器学习和深度学习技术分析动物栖息地和保护濒危物种；在微生物生态学中，AI帮助解析微生物群落的相互作用及代谢建模，为环境可持续性和健康研究提供了重要支持。尽管如此，AI模型的可解释性和数据一致性问题仍需解决。通过生态学家与AI专家的合作，AI将在生态学中的应用不断推动创新，为环境保护和资源管理提供更加精准的技术支持。

同时在环境科学领域，AI技术能够帮助解决土壤污染与修复、水生监测、环境建模等挑战性难题（图11）。例如，AI算法如今被广泛应用于通过整合海量的大气、水文以及陆地数据来优化全球气候模型，从而实现对温度变化和降水模式更为精准的预测。另一方面，AI模型在通过分析实时传感器数据和历史污染水平来精准预测空气质量指数方面成效斐然。这不仅极大地提升了针对高污染事件及时发布警报的能力，还为公共卫生保障和城市规划布局提供了关键助力。




图11 AI在生态学和环境科学中的应用

总结与展望
随着AI技术的不断发展和应用，生命科学领域正迎来前所未有的变革。未来，AI将在精准医疗、药物研发、生态保护等多个领域发挥更加关键的作用。通过智能算法的不断优化，AI将加速疾病早期诊断、个性化治疗方案的制定，并推动药物研发过程的高效化。此外，AI在大数据分析和多模态数据融合中的优势将促进对复杂生物系统的深入理解，为揭示生命奥秘提供新的视角。尽管AI在生命科学中的应用面临一些挑战，如数据标准化、算法透明度等问题，但随着技术的进步和跨学科的合作，这些障碍将逐步得到克服。展望未来，AI将成为推动生命科学创新的重要引擎，助力全球健康事业和生态环境保护。

https://www.the-innovation.org/article/doi/10.59717/j.xinn-life.2024.100105 (二维码自动识别)

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原文链接：https://www.the-innovation.org/article/doi/10.59717/j.xinn-life.2024.100105

本文内容来自The Innovation姊妹刊The Innovation Life第2卷第4期发表的Review文章“Artificial intelligence for life sciences: A comprehensive guide and future trends” %28投稿: 2024-11-21；接收: 2024-12-05；在线刊出: 2024-12-06%29。

DOI：10.59717/j.xinn-life.2024.100105

引用格式：Luo M., Yang W., Bai L., et al. %282024%29. Artificial intelligence for life sciences: A comprehensive guide and future trends. The Innovation Life2: 100105.

作者简介

罗 鸣 中国科学院华南植物园研究员，博士生导师，中国科学院青年创新促进会“优秀会员”，广东省自然科学杰出青年，青促会生命分会会长，The Innovation 学术编委，主要研究方向为资源植物开发利用。

戴 辑 中国科学院深圳先进技术研究院脑认知与脑疾病研究所PI，深圳市灵长类转化医学工程研究中心主任。主要从事大脑认知神经机理研究及非人灵长类脑疾病模型构建与创新干预方法研究。近年其研究成果发表在包括Cell、Nature、The Innovation等，获评2023“中国生命科学十大进展”、“中国神经科学重大进展”等。

夏冰清 中国科学院上海药物研究所研究员，硕士生导师。主要研究方向为新型离子通道的发现、阐述新型离子通道作为疾病治疗靶点的可行性。获中国科学院青年创新促进会优秀会员人才项目、上海市“启明星计划（A类）”及赛诺菲－中国科学院上海生命科学研究院优秀青年人才的支持和荣誉。

孙宝珺 中国科学院动物研究所副研究员，博士，中国动物学会两栖爬行学分会副秘书长，中国科学院青年创新促进会生命分会秘书长，2023年青促会优秀会员。从事动物环境适应及气候变化下生物多样性保护研究等工作，以第一作者或通讯作者发表在Molecular Biology and Evolution，Ecological Monographs和Current Biology等生态学与生物学等知名期刊上发表SCI论文50余篇。

陈 飞 海南大学教授，博导，海南省领军人才和崖州湾科技城C类人才。主要从事作物生物信息学研究和智慧育种研究，包括进化分析、数据库建设、软件开发、功能基因挖掘和验证。

高义舟 中国科学院上海免疫与感染研究所青年研究员。主要从事肠道微生物代谢有毒物质，肠道微生物与宿主相互作用，生物传感器等相关研究。

王海军 云南大学研究员，云南省高层次引进人才，云南大学生态与环境学院副院长、高原湖泊生态与治理研究院副院长，云南省河湖水系生态保护与资源利用重点实验室（筹）主任，主要研究方向为湖泊生态学与生物多样性保护。

王 冰 中国科学院遗传与发育生物学研究所，国家优青，中国科学院青年创新促进会优秀会员。主要研究植物激素独脚金内酯调控作物高产、高效及抗逆的遗传基础。以第一或通讯作者在Nature、Cell、Annu Rev Plant Biol、Mol Plant等期刊发表论文20余篇。

张大可 北京航空航天大学医学科学与工程学院副教授/博导，中科院青年创新促进会会员，中国抗癌学会肿瘤测序与大数据分析专家委员会委员；BMC Medicine杂志及Cell Press旗下Heliyon杂志Associate Editor、北航生医高精尖中心Medicine in Novel Technology and Devices杂志编委，发表SCI论文40余篇，主持及参加国自然、科技部国家“十三五”精准医学重点研发计划、863计划、973计划、国家科技支撑计划、中科院重点部署项目等十余项。

曹 鑫 复旦大学附属中山医院，博士，青年研究员，PI。主要从事基于重大临床需求的靶向药物发现、转化医学与精准医疗研究。

王怀雨 中国科学院深圳先进技术研究院研究员/博导，国家自然科学基金委优秀青年基金获得者，广东省特支计划科技创新青年拔尖人才，中国科学院青年促进会优秀会员，连续两年入选“全球前2%顶尖科学家榜单”。中国生物材料学会康复器械与生物材料分会副主任委员/中国生物材料学会青年委员会委员/中国生物材料学会先进制造分会委员/中国颗粒学会青年理事。

黄 涛 中国科学院上海营养与健康研究所研究员，博士生导师，研究方向为生物医学大数据的机器学习和网络分析，发表论文200余篇，累计引用超过1.6万次，连续多年入选Elsevier中国高被引学者和全球前2%顶尖科学家榜单。

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