2024中国人工智能系列白皮书发布：人工智能助力生命科学新未来

日前，2024中国人工智能系列白皮书《人工智能驱动的生命科学》正式发布。这份长达177页的报告深入探讨了人工智能（AI）在生命科学领域的应用及其未来发展方向，尤其是在基因组学、疾病诊疗和生物信息学等多个关键领域的推动作用。

报告指出，单细胞转录组研究是现代生物学的重要组成部分。传统的转录组学研究往往无法很好地解析单个细胞内的复杂生物过程，而人工智能技术能够通过大规模单细胞数据的预训练基础模型为此提供有效解决方案。基于Transformer模型的研究，借助数据编码与预训练任务建模，可以实现对基因和细胞的深入嵌入表示。同时，未来的研究将更加注重多模态数据的结合，例如整合基因组数据与表观遗传学数据，为研究提供更全面的视角。

在细胞异质性刻画方面，报告提及了无监督学习方法的应用，通过降维和聚类等技术处理单细胞数据，提高了分析的准确性。同时，弱监督学习利用外部参考信息增强了细胞类型的分类精度；而有监督学习则结合细胞标注信息，通过机器学习与深度学习等多种算法，有效地区分细胞类型，促进了对细胞特性的深入理解。

在疾病诊疗领域，人工智能的应用则体现在多个方面。以机器学习与深度学习为基础的技术可以实现疾病的预测与个性化治疗，为医生提供更科学的数据分析支持。自然语言处理（NLP）技术的引入使得医疗文本信息的挖掘变得更加高效，而医疗图像分析则通过深度学习算法处理医学影像，辅助诊断。同时，报告强调了知识图谱在整合多源医学知识方面的重要性，通过构建医学知识的网络关系来优化临床诊疗决策。

尽管在以上应用中，人工智能展现出极大的潜力与希望，但报告也指出，未来在精准医疗的发展过程中，数据和模型的挑战依然存在。例如，大规模的医疗数据往往分散于不同的机构和系统中，如何有效整合这些数据，提高数据利用率，是推动AI应用落地的一个关键问题。

RNA结构预测领域的困难亦不容忽视。RNA的复杂结构及其数据的稀缺性使得预测变得相当棘手。报告中提到，目前的预测方法主要包括基于知识与物理的算法，以及借助卷积神经网络和三维卷积神经网络等深度学习方法。虽然某些研究已取得了一定进展，但仍有许多挑战亟待克服，如如何提高预测的准确性和适用性等。

组学生物标志物的识别是优化临床治疗的重要环节。白皮书介绍了单组学和多组学方法在生物标志物识别中的应用，前者包括过滤式、包裹式和嵌入式的特征选择，而后者则通过数据整合实现更全面的生物信息挖掘。在多组学研究中，报告具体提到前、中、后融合策略各有利弊，这些融合方法已经在临床应用中得到实践，推动了精准医疗的进一步发展。

报告强调，尽管生命科学领域正处于快速发展的阶段，人工智能为此带来了新的可能性，帮助科学家们在数据处理和决策制定中更加高效。未来的研究将更加注重交叉学科的融合，推动生物学、计算机科学与医学的深度结合，以实现更大的突破。

总体而言，2024中国人工智能系列白皮书《人工智能驱动的生命科学》为行业专家及研究人员提供了重要的参考与指导，揭示了在新技术驱动下生命科学未来的发展方向与应用潜力。随着人工智能技术的不断革新，其在生命科学领域的应用将更加广泛，助力我们更好地探索和理解生命的奥秘。