Nature Methods特刊综述：AI在生物学中的应用现状与挑战

Nature Methods特刊综述：AI在生物学中的应用现状与挑战

2024年8月，国际顶尖著名杂志Nature Methods发表特刊（Special issue），探讨人工智能如何在生物学中广泛使用并为生物学家带来巨大帮助。特刊通过评论文章（Comment）、观点综述文章（Perspective）、原创研究文章（Research Article）等，讨论了计算生物学领域的各方面话题。

研究领域：AI for Biology，人工智能，基因组学，蛋白质组学，复杂生命系统

AI在生物医学领域的应用

大语言模型在生物医学领域的应用

大语言模型在生物医学领域（如电子病历等临床数据）的应用正在不断拓展，为医疗数据的分析和解读提供了新的可能性。

Transformer架构在单细胞数据分析中的应用

Transformer架构和大模型在解析单细胞数据和高维空间组学数据方面展现出巨大潜力。研究者们开发了多种基于Transformer的模型，如scGPT和scFoundation，用于细胞类型注释、扰动预测等任务。

Transformer在单细胞组学的应用
https://www.nature.com/articles/s41592-024-02353-z

从序列到表型的模型开发

研究者们开发了从序列映射到表型的模型，以揭示调控机制。这些模型利用多模态数据，旨在理解不同遗传和环境因素对分子层面相互作用的影响。

蛋白质相互作用预测

蛋白质模型在预测生物分子（蛋白-蛋白、蛋白小分子）间相互作用方面取得重要进展。研究者们开发了多种模型，如AlphaFold3和RoseTTAFold-AllAtom，以提高预测的准确性。

AI在蛋白质工程中的应用

AI在蛋白质工程中的应用日益广泛，特别是在CRISPR碱基编辑系统和蛋白质组学领域的改进。基于AI的蛋白质工程正在提高CRISPR编辑效率，并增强我们扰动细胞的能力。

多模态深度学习在生物图像分析中的应用

多模态深度学习模型在促进生物图像的准确解析和大脑神经系统重建方面展现出巨大潜力。研究者们开发了多种工具，如BioImage.IO聊天机器人和Omega，以简化生物图像分析流程。

利用多模态大语言模型进行生物图像分析
https://www.nature.com/articles/s41592-024-02334-2

AI在复杂生物系统中的应用

大脑连接组重建

AI在大脑连接组重建中发挥重要作用。研究者们利用基础模型解决与连接组学相关的计算挑战，推动了果蝇、小鼠和人类大脑数据的重建工作。

免疫系统和肿瘤研究

AI在解析免疫系统的复杂性和异质性方面取得重要进展。研究者们开发了多种AI方法，以理解人类免疫系统的局限性，并在肿瘤发生、转移和失调的背景下识别因果调控网络。

人工智能应用在免疫学研究发展时间线
https://www.nature.com/articles/s41592-024-02351-1)

AI在生物学应用中面临的挑战

尽管AI在生物学中取得了显著成就，但仍面临诸多挑战。生物数据的噪声、偏见和异质性限制了AI模型的准确性和泛化能力。此外，数据泄露、伦理隐私和可解释性等问题也需要重点关注。

数据质量问题

生物数据通常嘈杂且有偏见，质量和数量上的异质性限制了AI模型的表现。研究者们提出了识别和避免数据泄露的方法，以提高模型的可靠性。

可解释性问题

许多机器学习方法的黑箱属性成为主要障碍。研究者们探讨了可解释机器学习的方法和建议，以解决这一问题。

生物学背景下可解释机器学习的三个常见陷阱
https://www.nature.com/articles/s41592-024-02359-7

伦理和隐私问题

AI在科学研究中的伦理含义日益受到关注。研究者们强调了教育和管制在缓解潜在风险方面的重要性。

总结

AI与生物学的交叉融合正在推动生命科学研究的快速发展。Nature Methods特刊通过多篇评论文章和研究论文，全面展示了AI在生物学各个领域的应用进展和未来方向。随着技术的不断进步，AI有望在生命科学研究中发挥更加重要的作用。

本文原文来自Nature Methods