AI+基因计算将助力实现性化健康预测。

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利用大模型破解复杂生物问题成为布局热点。年月，清华大学智能产业研究院与水木分子发布多模态生物医药百亿参数大模型BioMedGPT，在数据层面整合了基因、分子、细胞、蛋白、文献、专利、知识库等多源异构的数据。月，上海市加快合成生物创新策源打造高端生物制造产业集群行动方案（—年）中提出支持建设AI蛋白质多模态生成大模型等干湿结合AI生物大模型。谷歌旗下深度思维公司（Google DeepMind）也于月宣布开发出新的AI大模型AlphaMissense，在人类蛋白质中成功预测了万可能的错义突变（基因突变的一类），并将的突变分类为可能致病或可能良性；月，深度思维再次宣布，AlphaFold预测范围从蛋白质结构扩展至DNA、RNA等生物分子。 AI+生物技术正在加速育种时代到来。年中央一号文件要求全面实施生物育种重大项目，加快玉米大豆生物育种产业化步伐。

中国科学院钱前院士指出，全球种业发展正迎来生物技术与信息技术融合 购买特殊营销数据 的生物技术+人工智能+大数据智能化时代（即育种时代， 为农家育种时代、为杂交育种时代、为分子育种时代）。 基因编辑方面，通过AI对于大量基因组数据的预测和分析，可以帮助提升特定基因位置添加、删除或替换DNA序列的操作精准度，增强作物抗病性、耐逆性、营养价值或产量，并减少传统转基因技术（将一物种的基因转移到另一物种中）带来的基因表达不稳定或不可预测风险。年月，农业农村部发布年农业用基因编辑生物安全证书生产应用批准清单，舜丰生物获得首植物基因编辑安全证书；此外，中国科学院遗传与发育生物学研究所将AI与基因编辑结合，开发的PrimeRoot系统在水稻和玉米中实现了长达b的大片段DNA高效精准定点插入。 表观合成方面，中国农业科学院生物技术研究所通过整合多组学数据，构建智能模型，预测并优化人工设计的合成表观回路，大幅度提升表观合成的精准度，并提出设计和创制智能作物（SMART Crop）的途径和路线图，为通过基因编辑之外的技术来培育聚合多种理想性状的作物新种质提供了新思路。





人类专家结合基因组信息和AI算法，构建高度精准的疾病预测模型，可以预测体在未来发生特定健康问题的风险，从而实现早期干预。基因测序是理解遗传信息、研究基因功能、诊断遗传疾病、发展新治疗方法的基础，其目标是确定DNA分子中四种核苷酸（腺嘌呤A、胸腺嘧啶T、胞嘧啶C、鸟嘌呤G）确切顺序的过程。过去基因测序技术主要是对整组织进行测序，包含成千上万细胞。近年来，基因测序技术有了突破性进展，从多细胞/组织层级开始向单细胞层级进化。腾讯AI Lab研究提出单细胞注释模型scBERT，在单细胞测序领域首次引入大型语言模型BERT范式，将细胞中基因的表达信息转化成可被计算机理解、学习的语言，并对细胞进行精准标注，实现了高解释性、高泛化性、高稳定性的单细胞类型注释技术，能给细胞中的每基因都印上专属身份证，可用于临床单细胞测序数据，并辅助医生描述准确的肿瘤微环境、检测出微量癌细胞，从而实现性化治疗方案或者癌症早筛。同时，对疾病致病机制分析、耐药性、药物靶点发现、预后分析、免疫疗法设计等领域都具有极其重要的作用。 AI+基因工程促进分子药物设计和研发规则创新。