综述：精准医学：人工智能跨越生物医学尺度

这篇综述深入探讨了AI如何整合多尺度生物医学数据（从基因组到环境因素）推动精准医学（Precision Medicine）发展，重点介绍了信息共享平台（Commons）、知识网络（SPOKE）及蛋白质语言模型（PLM）等关键技术，为跨尺度机制研究和个性化治疗提供新范式。

　　

精准医学：人工智能跨越生物医学尺度

I. 精准医学跨越生物医学尺度

生物系统横跨10个数量级的时空尺度——从原子级的纳秒到群体级的年际变化。传统研究受限于单尺度分析（如遗传学聚焦DNA、细胞生物学专注细胞），而精准医学需整合基因组、表观遗传修饰、蛋白质互作等多层次数据。AI通过生物基础模型（如AlphaFold预测蛋白质结构）开始打破学科壁垒，但基因型-表型预测（VEP）仍是难点，尤其在心血管病、神经退行性疾病等复杂疾病中。

II. AI平台：信息共享与知识网络

信息共享平台（Commons） 整合了去标识化的临床数据（如电子健康记录、影像组学），通过标准化本体（如OMOP模式）实现快速查询。知识网络SPOKE 则连接60余个生物医学数据库，包含2700万节点和5300万关系边，支持药物重定位（如通过功能指纹筛选FDA已批准药物）和跨尺度机制推理。例如，医生可通过SPOKE查询“FLT3突变患者适用的化疗方案”，结合临床证据生成个性化建议。

III. 跨尺度洞见

癌症治疗的功能生物学：AI整合体细胞突变与蛋白质结构预测（如ESM-1b模型），解析BRCA1/2变异对PARP抑制剂敏感性的影响。蛋白质语言模型（PLM） 已能预测8000万错义变异的致病性，并适配GPCR功能研究。网络生物学 中，Geneformer等模型通过单细胞转录组预训练（>1亿细胞），发现心肌病新转录因子并预测治疗靶点。空间组学 结合JAK/STAT通路分析，成功治愈Stevens-Johnson综合征患者。

阿尔茨海默病（AD）预测：随机森林模型利用临床病史（如维生素D缺乏、高脂血症）和SPOKE基因关联（APOE、IL6），实现早期风险预警（AUROC 0.77）。骨质疏松 的嵌入向量分析可识别未确诊高风险人群。

IV. 计算挑战与优化

面对SNP互作或化学库筛选等超大规模问题，需采用数据降维（如PCA）、近似算法（如线性混合模型提速1000倍）和分布式计算（Apache Spark）。例如，GPN-MSA模型虽参数仅1.52亿，但在启动子变异预测中超越百亿级模型。

V. 当前AI方法的局限

包括模型过拟合、临床验证不足、知识库本体映射滞后（如ChEMBL与PubChem的化合物标识差异），以及分子扰动跨尺度预测的困难。

VI. 结论

精准医学正从临床证据驱动迈向分子机制驱动，AI通过多模态数据整合和知识推理，有望突破治疗与预防的瓶颈。未来需加强本体标准化、计算优化及跨学科协作，以实现真正的“数字细胞”愿景。