前言

生命科學(xué)作為探索生命奧秘、守護人類健康的基石學(xué)科，其發(fā)展歷程始終與技術(shù)革新緊密交織。從基礎(chǔ)遺傳學(xué)理論的突破到復(fù)雜基因編輯技術(shù)的問世，從傳統(tǒng)藥物篩選方法的演進到現(xiàn)代精準醫(yī)療實踐的興起，每一次技術(shù)飛躍都成為推動生命科學(xué)大步向前的強大動力。然而，面對生命現(xiàn)象的高度復(fù)雜性與多樣性，傳統(tǒng)研究手段在應(yīng)對日益增長的知識需求和應(yīng)用期望時漸顯乏力。在此背景下，人工智能的引入成為生命科學(xué)領(lǐng)域的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點，為其發(fā)展帶來了全新契機。

一、全球生命科學(xué)領(lǐng)域快速發(fā)展背景

中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國AI生命科學(xué)產(chǎn)業(yè)深度調(diào)研及投資前景預(yù)測報告》指出，海外：全球已形成生命科學(xué)發(fā)展熱潮，生命科學(xué)領(lǐng)域研究資金投入持續(xù)穩(wěn)步增長。

圖表：2016-2023年全球生命科學(xué)領(lǐng)域研究資金投入

數(shù)據(jù)來源：美國國家科學(xué)基金會、Frost & Sullivan、中投產(chǎn)業(yè)研究院整理

國內(nèi)：研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出持續(xù)增長，近兩年增速有所放緩，但仍高于全球，且在生命科學(xué)領(lǐng)域研究資金投入增速并未放緩。國內(nèi)整體科學(xué)研究起步晚于海外發(fā)達國家，研究與試驗發(fā)展經(jīng)費投入占生產(chǎn)總值比例、人均研發(fā)支出水平相較國外發(fā)達國家存在較大差距，發(fā)展?jié)摿�巨大�?/p>

圖表：2016-2023年中國R&D支出和生命科學(xué)研究資金投入

數(shù)據(jù)來源：科技部、Frost & Sullivan、轉(zhuǎn)引自翌圣生物招股書，國家統(tǒng)計局、轉(zhuǎn)引自優(yōu)寧維公告、轉(zhuǎn)引自嘉必優(yōu)/華大基因公告、中投產(chǎn)業(yè)研究院整理

圖表：2019-2021年中國與海外部分國家研發(fā)投入情況

數(shù)據(jù)來源：科技部、Frost & Sullivan、轉(zhuǎn)引自翌圣生物招股書，國家統(tǒng)計局、轉(zhuǎn)引自優(yōu)寧維公告、轉(zhuǎn)引自嘉必優(yōu)/華大基因公告、中投產(chǎn)業(yè)研究院整理

二、AI在疾病診斷中的應(yīng)用

AI技術(shù)正以一種前所未有的強勁態(tài)勢，深度且全面地嵌入疾病診斷的每一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，徹底革新了傳統(tǒng)的疾病診斷模式，在診斷效率與精準度的提升上取得了令人矚目的成果。

在醫(yī)學(xué)影像診斷這一重要領(lǐng)域，AI算法已然成長為醫(yī)生不可或缺的得力助手。以肺部CT影像分析為例，AI系統(tǒng)主要依托深度學(xué)習(xí)技術(shù)，這一技術(shù)的核心在于構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過對海量肺部CT影像數(shù)據(jù)的持續(xù)學(xué)習(xí)，模型逐漸“掌握”了肺部結(jié)節(jié)的各種特征模式。當(dāng)面對新的肺部CT影像時，AI系統(tǒng)能夠精準聚焦于肺部結(jié)節(jié)，從結(jié)節(jié)大小、形態(tài)（是圓形、橢圓形還是不規(guī)則形狀）、邊緣清晰度（邊緣是否光滑、有無毛刺征）以及密度（是實性、磨玻璃樣還是混合密度）等多維度特征進行細致入微的剖析。例如，阿里健康開發(fā)的肺結(jié)節(jié)篩查系統(tǒng)可以在秒級別內(nèi)對CT圖像進行分割、定位、分類和風(fēng)險評估，輔助醫(yī)生診斷肺癌。與傳統(tǒng)人工閱片相比，AI系統(tǒng)不僅顯著減少了因人眼疲勞等因素導(dǎo)致的誤差，還將原本可能需要半小時甚至更久的閱片時間縮短至幾分鐘。據(jù)臨床研究統(tǒng)計，在使用AI影像診斷系統(tǒng)輔助診斷后，早期肺癌患者的治愈率和5年生存率均得到顯著提升。

中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國AI生命科學(xué)產(chǎn)業(yè)深度調(diào)研及投資前景預(yù)測報告》指出，在病理診斷方面，AI技術(shù)同樣展現(xiàn)出了無可比擬的巨大優(yōu)勢。病理醫(yī)生在日常繁重的工作中，需要面對海量且復(fù)雜的組織切片圖像。人工判讀這些圖像時，極易受到主觀因素如醫(yī)生個人經(jīng)驗差異、當(dāng)時的精神狀態(tài)等影響，而且整個判讀過程耗時較長。AI借助先進的圖像識別技術(shù)，通過對大量已知正常與異常細胞圖像的學(xué)習(xí)，構(gòu)建起精準的細胞特征識別模型。當(dāng)面對新的組織切片圖像時，能夠?qū)�圖像中的細胞形態(tài)（細胞大小、形狀是否規(guī)則）、結(jié)構(gòu)（細胞核與細胞質(zhì)的比例、核仁是否明顯）以及細胞間的關(guān)聯(lián)（細胞排列方式、有無細胞間橋等）進行細致入微的分析。例如，華為與瑞金醫(yī)院合作發(fā)布的“瑞智病理大模型”，覆蓋了肺癌、乳腺癌、結(jié)直腸癌等90%的常見癌種，能夠高效識別癌細胞的獨特特征，如細胞核增大、核質(zhì)比異常等。該模型不僅提高了病理診斷的效率，還顯著提升了診斷結(jié)果的一致性，從傳統(tǒng)人工診斷的70%提升至90%以上，為后續(xù)治療方案的制定提供了更可靠的依據(jù)。

在文本數(shù)據(jù)分析助力疾病診斷方面，AI也取得了顯著成效。隨著醫(yī)療信息化的飛速發(fā)展，患者的電子病歷、癥狀描述等文本數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長。AI利用自然語言處理技術(shù)，涵蓋詞法分析、句法分析、語義理解等多個層面。首先，通過詞法分析，AI能夠準確識別文本中的醫(yī)學(xué)術(shù)語、癥狀詞匯等；接著，句法分析幫助AI理解這些詞匯在句子中的語法結(jié)構(gòu)和相互關(guān)系；最后，語義理解讓AI能夠綜合分析患者過往病史、癥狀發(fā)作特點（如疼痛是持續(xù)性還是間歇性、發(fā)作頻率等）、家族病史等信息，迅速給出可能的疾病診斷建議。在基層醫(yī)療場景中，這一功能的重要性尤為突出。基層醫(yī)療工作者通常面臨患者數(shù)量眾多、日常診療任務(wù)繁重，且醫(yī)療知識儲備相對有限等困境。AI的診斷建議就如同一位隨時在線的資深醫(yī)學(xué)專家，能夠為基層醫(yī)生提供重要參考。例如，科大訊飛的AI輔助診斷系統(tǒng)已在全國多地的基層醫(yī)療機構(gòu)應(yīng)用，覆蓋疾病數(shù)量超1680種，診斷合理率提升至95%，有效彌補了基層醫(yī)療資源不足的短板，助力基層醫(yī)生更準確地診斷疾病，緩解了醫(yī)療資源分布不均帶來的診斷難題。

三、AI技術(shù)在生命科學(xué)中的進一步應(yīng)用

在精準醫(yī)療領(lǐng)域，AI技術(shù)的角色轉(zhuǎn)變已然成為推動醫(yī)療變革的關(guān)鍵驅(qū)動力。當(dāng)下，隨著數(shù)字化醫(yī)療的全面普及，像Epic Systems公司開發(fā)的電子病歷系統(tǒng)，不僅詳盡記錄患者的病癥描述、診斷過程、治療方案及療效反饋，還涵蓋了患者的家族病史、過敏史等多維度信息，形成了龐大且復(fù)雜的患者診療數(shù)據(jù)庫。基因測序技術(shù)更是取得了飛躍式發(fā)展，從最初耗時久、成本高的第一代測序技術(shù)，歷經(jīng)迭代，發(fā)展到如今的高通量測序技術(shù)，例如Illumina公司的測序平臺，能夠在極短時間內(nèi)以相對較低的成本獲取個人完整的基因圖譜，海量的基因數(shù)據(jù)源源不斷地涌入生命科學(xué)領(lǐng)域。與此同時，全球范圍內(nèi)大規(guī)模的臨床實驗廣泛開展，針對各類疾病的不同治療手段和藥物療效數(shù)據(jù)海量積累，為AI技術(shù)施展拳腳提供了廣闊空間。

中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國AI生命科學(xué)產(chǎn)業(yè)深度調(diào)研及投資前景預(yù)測報告》指出，AI技術(shù)憑借其強大的數(shù)據(jù)挖掘與分析能力，在這些海量且繁雜的數(shù)據(jù)中精準探尋疾病的蛛絲馬跡，實現(xiàn)早期精準診斷。以英偉達的Clara成像套件中的深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用為例，其工作原理基于復(fù)雜的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。在訓(xùn)練階段，算法需要對大量標注好的醫(yī)學(xué)影像樣本進行學(xué)習(xí)，這些樣本中不僅包含正常影像，還涵蓋了各種疾病狀態(tài)下的影像資料，標注信息詳細記錄了病灶位置、類型、特征等關(guān)鍵信息。當(dāng)面對X光影像時，該深度學(xué)習(xí)算法能夠敏銳地識別出肺部紋理的細微變化，例如早期肺癌患者的肺部X光影像中，可能僅表現(xiàn)為一些極微小的結(jié)節(jié)或紋理紊亂，算法通過對這些細微特征的捕捉與分析，能夠精準判斷是否存在早期肺癌的跡象，其敏感性遠超傳統(tǒng)人工閱片方式，能夠發(fā)現(xiàn)那些肉眼難以察覺的微小病灶，大大提高早期肺癌的檢出率。在CT影像分析中，對于早期心血管疾病，算法可通過對血管成像的細致分析，檢測血管壁的增厚、斑塊的形成等早期病變特征。算法能夠?qū)ρ�管的三維結(jié)構(gòu)進行重建與分析，精確測量血管壁的厚度變化，識別出早期斑塊的位置與大小，為醫(yī)生提供關(guān)鍵診斷依據(jù)，從而讓患者在疾病尚未惡化時就能接受有效治療，顯著提高患者的生存率與生活質(zhì)量。

藥物研發(fā)向來是一個漫長且昂貴的過程，而AI技術(shù)的介入正帶來顛覆性變革。在藥物靶點發(fā)現(xiàn)階段，像Atomwise公司可借助知識圖譜技術(shù)，整合海量的生物分子信息、疾病相關(guān)信號通路數(shù)據(jù)等，構(gòu)建復(fù)雜的生物網(wǎng)絡(luò)模型。知識圖譜通過對各類生物數(shù)據(jù)的語義關(guān)聯(lián)分析，將分散在不同數(shù)據(jù)庫中的生物分子、疾病信息、信號通路等知識進行整合與關(guān)聯(lián)，形成一個龐大且相互關(guān)聯(lián)的知識網(wǎng)絡(luò)。通過對這個網(wǎng)絡(luò)的深入分析，能夠快速定位與特定疾病緊密相關(guān)的潛在藥物靶點。例如，針對阿爾茨海默病，長期以來由于其發(fā)病機制復(fù)雜，藥物研發(fā)進展緩慢。Atomwise通過對大量生物分子數(shù)據(jù)和疾病相關(guān)研究成果的整合分析，發(fā)現(xiàn)了一些此前未被重視的蛋白質(zhì)靶點，這些靶點在阿爾茨海默病的發(fā)病過程中扮演著關(guān)鍵角色，為新藥研發(fā)開辟了新方向。在藥物分子篩選環(huán)節(jié)，虛擬篩選技術(shù)利用AI算法對數(shù)十億計的化合物庫進行快速模擬計算，依據(jù)分子結(jié)構(gòu)與靶點的契合度、藥物分子的成藥性等多種因素，篩選出最具潛力的化合物分子。傳統(tǒng)的藥物分子篩選主要依靠大量的實驗操作，不僅耗時費力，且成本高昂。而AI驅(qū)動的虛擬篩選技術(shù)，如薛定諤公司的軟件平臺，能夠在短時間內(nèi)對海量化合物進行模擬評估，大大減少了傳統(tǒng)實驗篩選的工作量，將新藥研發(fā)周期從以往的平均10-15年縮短至可能5-8年，同時研發(fā)成本降低約30%-50%，顯著提高了新藥研發(fā)的效率與成功率。

個性化治療方案制定是精準醫(yī)療的核心目標，AI在此大有可為。它能夠?qū)⒒颊叩幕�因特征�?shù)據(jù)輸入到專門構(gòu)建的基因分析模型中，解讀基因多態(tài)性對藥物代謝和疾病易感性的影響。基因多態(tài)性是指人群中DNA序列的變異現(xiàn)象，不同的基因多態(tài)性會導(dǎo)致個體對藥物的代謝能力和疾病的易感性存在差異。AI通過對基因多態(tài)性數(shù)據(jù)的分析，能夠預(yù)測患者對特定藥物的療效和不良反應(yīng)，為個性化用藥提供依據(jù)。同時，結(jié)合患者日常的生活習(xí)慣數(shù)據(jù)，如飲食偏好、運動頻率、睡眠質(zhì)量等，以及過往疾病史，利用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建綜合評估模型。例如，對于糖尿病患者，Verily Life Sciences公司的AI系統(tǒng)根據(jù)其基因決定的胰島素敏感性、日常飲食中的碳水化合物攝入量、運動量等因素，為其制定個性化的胰島素注射劑量方案和飲食運動計劃。通過實時監(jiān)測患者的血糖數(shù)據(jù)和生活習(xí)慣變化，AI模型能夠動態(tài)調(diào)整治療方案，從而實現(xiàn)更精準的血糖控制，有效預(yù)防糖尿病并發(fā)癥的發(fā)生。

四、生命科學(xué)領(lǐng)域的跨越式發(fā)展機遇

AI宛如一位神奇的魔法師，為生命科學(xué)領(lǐng)域帶來了前所未有的跨越式發(fā)展機遇，開啟了一扇通往全新研究與應(yīng)用領(lǐng)域的大門。在藥物研發(fā)的漫長征程中，傳統(tǒng)的研發(fā)模式耗時費力且成本高昂，猶如在黑暗中摸索前行。據(jù)統(tǒng)計，一款新藥從研發(fā)到上市，平均需要10-15年時間，投入高達數(shù)十億美元。而AI的介入，徹底改變了這一局面。通過對海量生物數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析，AI能夠像一位敏銳的偵探，快速精準地篩選出潛在的藥物靶點。例如，英國的BenevolentAI公司利用深度學(xué)習(xí)算法，對大量疾病相關(guān)的生物數(shù)據(jù)進行分析，成功發(fā)現(xiàn)了用于治療罕見疾病的潛在藥物靶點，將原本可能需要數(shù)年的研發(fā)周期大幅縮短，同時也顯著降低了研發(fā)成本。在藥物分子設(shè)計方面，利用先進的深度學(xué)習(xí)算法對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)進行精確預(yù)測，能夠快速設(shè)計出新型藥物分子，為新藥研發(fā)注入了強大的動力。傳統(tǒng)的藥物分子設(shè)計往往依賴于科研人員的經(jīng)驗與大量的試錯實驗，而AI技術(shù)能夠基于對蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的精準模擬，預(yù)測藥物分子與靶點的結(jié)合模式，大大提高了設(shè)計的成功率與效率。

在疾病診斷與預(yù)測領(lǐng)域，AI更是展現(xiàn)出了非凡的實力。它如同一位智慧的醫(yī)學(xué)專家，憑借其強大的數(shù)據(jù)分析能力，能夠?qū)崿F(xiàn)疾病的早期精準診斷。通過對患者的影像數(shù)據(jù)，如X光、CT、MRI等圖像的細致分析，以及對臨床癥狀、病史等多維度信息的綜合考量，AI能夠敏銳地捕捉到疾病的早期跡象，大大提高診斷的準確率。例如，在肺癌的早期診斷中，谷歌旗下的DeepMind公司開發(fā)的AI診斷系統(tǒng)的準確率已經(jīng)超過了部分經(jīng)驗豐富的醫(yī)生，為患者爭取到了寶貴的治療時間。相關(guān)研究表明，早期發(fā)現(xiàn)并治療的肺癌患者，5年生存率可提高數(shù)倍。同時，AI還能夠通過對大量患者數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測疾病的發(fā)展趨勢，為醫(yī)生制定個性化的治療方案提供有力依據(jù)。例如，通過分析心血管疾病患者的各項生理指標、生活習(xí)慣數(shù)據(jù)以及基因信息，IBM Watson for Health人工智能系統(tǒng)能夠預(yù)測患者未來發(fā)生心血管事件的風(fēng)險概率，幫助醫(yī)生提前調(diào)整治療策略，預(yù)防疾病惡化。

中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國AI生命科學(xué)產(chǎn)業(yè)深度調(diào)研及投資前景預(yù)測報告》指出，在生物多樣性研究領(lǐng)域，AI同樣發(fā)揮著重要作用。隨著全球生物多樣性面臨諸多威脅，如物種滅絕速度加快、生態(tài)系統(tǒng)失衡等，對生物多樣性的有效監(jiān)測與保護迫在眉睫。AI可借助圖像識別、數(shù)據(jù)分析等先進技術(shù)，對海量生物樣本進行高效分類與實時監(jiān)測。例如，通過在野外設(shè)置的攝像頭采集大量生物圖像，利用AI圖像識別技術(shù)能夠快速準確地識別出不同的物種，記錄其數(shù)量、分布范圍等信息。康奈爾大學(xué)鳥類學(xué)實驗室開發(fā)的Merlin Bird ID應(yīng)用程序，利用AI技術(shù)能夠識別超過400種北美鳥類，幫助鳥類愛好者和科研人員快速記錄鳥類數(shù)據(jù)，為生物多樣性保護提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支持，助力推動生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展，例如通過監(jiān)測物種數(shù)量與分布變化，及時發(fā)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)的異常情況，采取針對性的保護措施，維護生態(tài)平衡。