生成式AI成生命科学进步强劲引擎

当前，大型基础模型、多模态数据集，以及DNA与蛋白质等生物分子的大规模研究，正以超乎想象的速度刷新着人们的认知。

世界经济论坛网站在日前的报道中指出，生成式人工智能（GenAI）已成为推动生命科学进步最强劲的引擎之一。它进一步释放了CRISPR基因编辑与细胞工程等生物技术的潜力。如今，GenAI已在药物研发、精准医疗、脑机接口等领域崭露头角，展现出令人瞩目的应用前景。未来10年，它将为人类健康谱写全新篇章。

加速药物与疗法研发进程

今年1月，麦肯锡公司发布分析报告指出，其全球研究所曾预测：GenAI每年可为制药与医疗行业创造约600亿至1100亿美元的经济价值。这一技术将显著提升全产业链的效率与创新水平，从新药研发的方式，到医疗服务的推广与管理模式，都将迎来深刻变革。

在药物研发中，GenAI能够识别新靶点、优化分子结构设计。在开发环节，它简化了临床前验证流程，为细胞与基因疗法设计出更安全、更高效的递送系统，并助力构建更智能的临床试验方案。

麦肯锡的分析进一步指出，GenAI通过加快疗法的开发、审批及上市速度，可帮助制药企业应对“资产生命周期压缩”的挑战，即企业从新药中获得价值的时间窗口不断收窄。研究发现，过去20年间，这一周期从9.8年缩短至约7.1年，整整减少了18个月。

此外，GenAI还能模拟患者群体、预测治疗效果，并结合来自电子健康记录与可穿戴设备的真实数据，从而缩短从概念到临床的转化路径。

助力精准医疗迈入新阶段

精准医疗是一种创新的医疗理念，它在制定治疗方案时，会综合考量每个人的基因特征、生活环境与生活方式等因素，真正做到“因人而异”。这种从“一刀切”到个性化护理的模式转变，在GenAI的赋能下，正以前所未有的速度向前推进。

2024年，大多数医疗健康领域的GenAI应用仍主要依赖基于文本的单模态大语言模型。到了2025年，能够同时处理并生成文本、图像、基因组数据，甚至实时监测生命体征的多模态模型正逐渐成为主流。这一进步将显著提升诊断效率、临床决策支持能力和医学影像分析水平，为精准医疗注入强劲动力。

这些GenAI应用能够精准解析包含遗传信息、生活方式与环境因素在内的多模态数据，从而为患者提供高度个性化的诊断、监测与治疗建议。

美国健康产业趋势网站报道指出，GenAI可解读患者的基因图谱，推荐最有效的药物，最大限度减少“试错式”用药。它还能依据遗传倾向，有针对性地提出改善生活方式的建议，帮助人们主动管理健康。结合可穿戴设备采集的实时健康数据，GenAI甚至能动态调整治疗方案，实现治疗的动态优化。

开启人机交互新路径

脑机接口是让人能够直接用思维与数字设备乃至外部世界沟通的技术，而GenAI正逐步实现无缝的神经信号解码，将大脑活动转化为对外部设备的操控指令。当GenAI与脑机接口强强联合，便在生物认知与计算系统之间架起了双向沟通的桥梁，这不仅为患者带来辅助生活的新工具，也为人机交互开辟了拓展人类潜能的全新路径。

今年9月初，美国加州大学洛杉矶分校的研究团队在《自然·机器智能》上发表了一项成果。他们开发出一套非侵入式脑机接口系统，并配备了两个“AI助手”：一个能协助用户操控计算机光标，另一个则借助虚拟输入辅助完成机械臂任务。测试表明，该系统通过解读用户意图并辅助执行动作，显著提升了瘫痪患者在操作光标或机械臂等任务中的表现。

“神经连接”公司的第三名受试者成功通过脑电波操控机械臂，完成了“抓取—递送”这一复杂动作。与此同时，AI大模型LaBraM同步逆向解析了该动作对应的神经编码。这标志着人脑与AI的交互已不再局限于单向指令传递，而是迈入了双向神经符号系统构建的新阶段。这一技术质变，有望悄然重塑医疗、教育乃至人类认知的基本范式。

麦肯锡公司强调，在医学与健康领域，GenAI远不只是一种工具，更是一股推动患者护理、医学研究及健康管理体系全面革新的重要力量。

尽管如此，GenAI的发展仍面临若干挑战。首当其冲的是模型的可解释性与透明度问题，尤其是基于深度学习算法的GenAI模型，常因其“黑匣子”特性而受到诟病，医护人员往往难以理解其决策逻辑。这种解释性的缺失，在一定程度上影响了信任度，也阻碍了技术的普及应用。此外，训练AI模型需要大规模数据集，这也引发了人们对数据隐私与安全问题的深切关注。

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