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一文掌握 | 生物科学大模型的起源与发展
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生命科学是人类永恒的话题，借助生物科学大模型，我们能够从海量数据中解码生命的复杂规律。 从 20 世纪西洋棋程序的诞生、“神经网络”概念的提出，到现在以 Arc 研究所的 Evo2、津渡生科的 GeneLLM 为代表的新一代大模型的相继问世，这项技术正在重塑我们对生命科学的认知。 那何为新型生物科学大模型？ 新型生物科学大模型通过建模生物系统的内在规律，利用深度学习技术对大规模组学数据（如基因组、蛋白质组、代谢组等）进行整合、处理和转换，从而得到高维特征。 一、生物科学大模型的起点——深度学习 2006 年，Geoffrey Hinton 提出深度学习概念，即特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习技术，通过模拟人脑的深层次抽象认知过程，实现对数据的复杂运算和优化；其核心在于通过多层神经网络结构逐层提取特征，最终实现复杂的模式识别和决策任务。该理论奠定了大模型进行逻辑运算和生成式预测的基础。 二、生物科学大模型的第一个里程碑——AlphaFold2 在蛋白质结构预测上取得的巨大成功 2018年，DeepMind 推出的 AlphaFold 模型解决了蛋白质折叠这个跨世纪的生物难题，2020 年，DeepMind 推出的 AlphaFold2 以 1.7 亿参数规模，实现了蛋白质三维结构的高精度预测，完整建立了用于蛋白质结构预测的端到端架构，AlphaFold2 的出现是生物科学大模型的首个全球性里程碑。 三、生物科学大模型的第二个里程碑——Evo 模型 Arc 研究所开发的 Evo 模型（70亿参数），代表了基因组学研究的新高度。该模型突破传统单任务模型的局限，首次实现了对 DNA 序列的统一建模。而后研发的 Evo 2 参数规模扩展至 400 亿，涵盖从细菌到人类超 100 万物种的基因组数据，展示了 AI 在基因组设计、医学诊断等领域的广泛应用潜力。 四、生物科学大模型的时代新纪元——GeneLLM® 突破“单维度”局限，实现全尺度解析 深圳津渡生物医学科技有限公司自主研发的 GeneLLM®，成为国内首个实现跨组学智能融合的生物科学大模型。其在技术上不仅颠覆了传统多组学数据分析模式，而且开启了一种直接基于原始数据的全新研究范式，构建起了生物科学领域研究的“超级大脑”，推动其从基础研究到产业实践的全面升级。 生物科学大模型并非终点，而是开启生命科学新纪元的密钥。通过了解生物科学大模型的历史脉络，人类对于理解生命的本质、起源有了全新的视角与思考方式，这不仅是一次迭代的技术革命，也是一场向未知的生命奥秘迈出关键步伐的探索之旅。 |
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