近日，备受瞩目的《2024中国人工智能系列白皮书——人工智能驱动的生命科学》正式发布，该报告全面深入地探讨了人工智能在生命科学领域的广泛应用与前沿进展，全篇共计177页。
在单细胞转录组研究的探索中，白皮书揭示了利用大规模单细胞数据构建预训练基础模型的突破。这些模型借助Transformer架构，通过数据编码与预训练任务建模，成功应用于基因和细胞嵌入表示、细胞类型注释等多任务，展现了强大的分析能力。未来，随着多模态数据的融入，这一领域的研究有望进一步深化。
细胞异质性的刻画同样取得了显著进展。无监督学习通过降维、聚类等方法，有效处理单细胞数据；弱监督学习则利用外部参考信息提升分析精度；有监督学习则依据细胞标注信息，结合细胞相似度分析、机器学习及深度学习技术，借助多种模型精准区分细胞类型，为理解细胞特性提供了多样化的途径。
在疾病诊疗领域，人工智能技术的应用同样引人注目。机器学习与深度学习技术被广泛应用于疾病预测和个性化治疗方案的制定；自然语言处理技术则深入挖掘医疗文本信息，为医生提供决策支持；医疗图像分析技术借助深度学习算法，精准分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断；知识图谱则整合多源医学知识，优化诊疗决策过程。生命科学基础模型结合多组学数据与迁移学习，为疾病研究带来了新的希望，尽管面临数据和模型方面的挑战。
RNA结构预测方面，由于其结构复杂且数据有限，预测难度较大。然而，基于知识和物理的算法，以及机器学习与深度学习的卷积神经网络、三维卷积神经网络及基于ResNet的模型等，已经在该领域取得了一定进展。尽管仍有诸多问题亟待解决，但这些方法的出现为RNA结构预测提供了新的思路。
在组学生物标志物识别领域，单组学方法通过过滤式、包裹式、嵌入式特征选择，以及网络分析等手段，有效挖掘生物标志物。多组学研究则通过整合多种数据类型，采用前、中、后融合等策略，为精准医疗的发展提供了有力支持。这些研究在临床应用中已经取得了显著成效，推动了生命科学研究的深入发展。
《2024中国人工智能系列白皮书——人工智能驱动的生命科学》不仅展示了人工智能在生命科学领域的广泛应用与显著成果，还揭示了该领域未来发展的巨大潜力。随着技术的不断进步和数据的日益丰富，人工智能将在生命科学研究中发挥更加重要的作用。
