综述：人工智能在生物学与医学中的应用

《NATURWISSENSCHAFTEN》：Artificial intelligence in biology and medicine

本综述系统阐述了人工智能（AI）在生物学（如基因组学、蛋白质组学、生物技术）与医学（如疾病诊断、疫苗研发）中的前沿应用，展望了可解释AI与生物启发模型等未来方向，并分析了其面临的伦理、数据质量及标准化挑战，强调了负责任地使用AI以推动科学创新与保障生物安全的重要性。

　　

摘要

本文探讨了人工智能（AI）在医学和生物学中的作用。生物学领域特别关注基因组学、蛋白质组学、生物技术、细胞生物学和合成生物学。在医学领域，重点是关于各种疾病（包括COVID-19）的诊断、疫苗开发和治疗。文章探讨了AI的未来，包括可解释AI（XAI）和生物启发模型，以及AI与其他先进技术（如机器人和纳米技术）的协同作用。同时分析了AI面临的局限性和挑战，包括伦理和法律方面、数据质量问题以及标准化的必要性。文章强调，AI的潜力既能提高生活质量、加速科学发现，也可能增加因其引入科学过程而产生的风险。最后强调了负责任地使用AI以保护科学多样性和创新的必要性。

人工智能在生物学研究中的应用

在生物学领域，人工智能技术正以前所未有的深度和广度渗透到各个分支学科。在基因组学（Genomics）研究中，AI算法能够高效处理海量的基因测序数据，识别与疾病相关的遗传变异，加速精准医疗的进程。在蛋白质组学（Proteomics）方面，AI模型，特别是深度学习网络，被用于预测蛋白质的三维结构（如AlphaFold系列的突破），理解蛋白质功能，以及发现新的药物靶点。

生物技术和合成生物学（Synthetic Biology）也因AI的介入而焕发新的活力。AI可以辅助设计人工基因线路、优化代谢通路，从而更高效地生产生物燃料、药物或新材料。在细胞生物学层面，AI驱动的图像分析技术能够自动识别和分类细胞形态，大大提升了细胞实验的效率和准确性。

人工智能赋能医学实践

在医学领域，AI的应用主要体现在诊断、治疗和疫苗研发三大方面。在诊断上，基于深度学习算法的医学影像分析系统，在肿瘤检测、病理切片判读等方面已达到甚至超越人类专家的水平，实现了更早、更准的诊断。在治疗方面，AI助力个性化治疗方案的制定，通过分析患者的基因组信息、临床数据和实时监测指标，为患者推荐最有效的药物和治疗策略。这在癌症等复杂疾病的治疗中尤为重要。

新型冠状病毒（COVID-19）的全球大流行凸显了AI在公共卫生事件中的价值。AI模型被用于分析病毒基因组序列的演化、预测疫情传播趋势、筛选潜在的候选药物，并极大地加速了疫苗的研发流程，例如通过模拟病毒蛋白与人体细胞的相互作用来指导疫苗设计。

未来展望与挑战

人工智能在生物医学领域的未来发展方向引人注目。可解释AI（Explainable AI, XAI）成为一个关键趋势，其目标是使AI模型的决策过程对人类研究者透明可理解，这对于需要高可信度的临床和科研应用至关重要。另一个方向是开发受生物系统（如大脑神经网络）启发的AI模型，这有望带来更高效、更智能的下一代人工智能。

此外，AI与其他前沿技术的融合将产生强大的协同效应。AI与机器人技术结合，可创造出能够执行精细外科手术或进行高通量实验的智能机器人。AI与纳米技术结合，则可能开发出用于靶向药物递送或体内实时监测的智能纳米器件。

然而，AI的广泛应用也伴随着挑战。伦理和法律问题，例如数据隐私、算法偏见和责任归属，亟待解决。数据质量是另一个核心挑战，低质量或有偏的数据会导致模型性能下降甚至产生错误结论。因此，建立高质量、标准化的数据集和评估基准至关重要。文章最后强调，必须负责任地使用AI技术，既要充分发挥其加速科学发现、改善人类健康的巨大潜力，也要警惕和管控相关风险，以维护科学的多样性和创新的可持续性。