哈佛团队Cell发文：AI智能体将改变未来生物医学研究

哈佛团队Cell发文：AI智能体将改变未来生物医学研究

近日，哈佛大学医学院Marinka Zitnik实验室在《Cell》期刊发表了一篇题为《Empowering biomedical discovery with AI agents》的研究论文，系统介绍了AI智能体（AI agents）在生物医学研究中的应用。这项研究不仅展示了AI智能体如何通过结合大型语言模型和机器学习工具来加速科学研究，还提出了“AI科学家”这一创新概念，为未来的生物医学发现提供了新的可能性。

AI智能体是通过整合大语言模型、机器学习模型和其他工具（如实验平台）而构建的复合系统。它们具备批判性学习和推理能力，能够将复杂的科学问题分解为可执行的子任务，并通过协作智能体来整合AI模型和生物医学工具。与传统的AI工具不同，AI智能体不仅执行特定任务，还能通过持续学习和自我改进与研究人员形成互补。

AI智能体的核心优势在于其能够处理来自基因组学、蛋白质组学和代谢组学等多个领域的海量复杂数据，识别出隐藏的模式，发现研究人员难以察觉的关系。这种能力能够加速科学假设的提出，帮助研究人员聚焦于最有可能带来突破的研究方向。

AI智能体在生物医学研究中的应用极为广泛，涵盖药物发现、疾病诊断、个性化医疗等多个领域。以下是一些具体的应用案例：

• 虚拟细胞模拟：AI智能体能够通过对细胞行为进行精细建模，预测细胞在不同基因改造或药物处理条件下的反应。这种预测帮助研究人员更深入地理解细胞机制，并显著缩短了传统实验所需的时间和成本。

• 细胞回路设计：AI智能体可以预测基因组件之间的相互作用并优化其排列，从而设计出可以感知环境变化或生产治疗性蛋白的基因回路。这些能力使得AI智能体在药物开发、新疗法设计等方面展现出广阔的应用前景。

• 药物发现：AI代理显著缩短了化合物筛选的时间，并通过预测化合物结构与靶点之间的相互作用，帮助识别最具潜力的候选药物。在疾病诊断中，AI通过对影像数据、基因数据及其他生物标志物的分析，能够精确识别疾病的早期迹象，从而实现早期干预和治疗。

• 个性化医疗：AI通过整合遗传信息、生活方式和病史数据，为患者量身定制最佳治疗方案，提高疗效并减少副作用。

AI智能体系统的核心在于其多层次的协作能力。由多个功能各异的子系统组成的AI智能体可以通过合作来解决复杂的科研任务。例如，AI智能体可以被分为“实验计划代理”、“假设代理”、“推理代理”等，每个代理承担特定的科研任务，从实验设计、假设生成到数据分析和研究方案优化。

• 实验计划代理：负责规划实验流程，利用虚拟模拟和高通量筛选等技术协助研究人员制定最具成功潜力的实验方案。

• 假设代理：生成科学假设，并利用现有的基因组学、蛋白质组学、代谢组学数据进行推断。

• 推理代理：整合来自各种实验的数据，通过与已有科学知识的对比，得出相应的结论。

一个成功的应用实例是AI智能体在抗癌药物开发中的协同作用。在这类研究中，AI智能体通过对肿瘤细胞特性的详细分析，提出多种可能的治疗方案。实验计划代理负责设计实验，模拟不同药物组合的效果，以确定最有效的治疗方案；假设代理生成药物作用机制的假设；推理代理整合实验数据，帮助研究人员评估不同方案的有效性和安全性。这种多代理的协同工作显著提高了抗癌药物开发的效率。

AI智能体的强大不仅体现在其计算能力上，还体现在与研究人员的协同合作上。AI智能体通过与研究人员的互动，充分利用人类的创造力和专业知识，优化研究过程。例如，在“头脑风暴代理”的帮助下，研究人员可以生成广泛的研究思路；“搜索引擎代理”则能够迅速收集相关信息，为研究提供参考。

AI智能体的出现并不意味着将人类排除在发现过程之外，而是将人类的创造力和专业知识与AI分析大量数据、探索假设空间和执行重复性任务的能力相结合。AI智能体将能够熟练完成各种任务，规划发现工作流程并进行自我评估，以识别并解决其知识中的差距。

尽管AI智能体在生物医学研究中展现出巨大的潜力，但仍面临一些挑战。例如，综合型人才短缺、技术方案难复用、垂类学科研究数据质量欠佳等问题逐渐暴露出来。此外，如何快速搭建起AI与科研之间的沟通桥梁，降低AI工具的使用门槛，简化模型微调过程，也是关乎AI for Science规模化推广的重要议题。

斯坦福大学HAI研究中心发布的《2024年人工智能指数报告》指出，尽管2023年产业界产生了51个著名的机器学习模型，而学术界只贡献了15个，但学术界在AI for Science领域的研究正在加速发展。中国在AI驱动科学研究方面的论文发表数量位居榜首，国产化AI科研基础软件也日益成熟，为科研人员提供了丰富的数据集、基础模型及专用化工具。

随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，AI智能体将在未来的生物医学研究中发挥越来越重要的作用。它们不仅能够加速科学研究的步伐，还可能带来突破性的发现，为人类健康事业做出更大的贡献。