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臨港實驗室發(fā)布首個多智能體虛擬疾病學家系統(tǒng),專注靶標發(fā)現(xiàn)及臨床轉(zhuǎn)化價值評估

澎湃新聞 | 2025-07-29 15:04:50
·雖然目前沒有商業(yè)化打算,但由于“元生”系統(tǒng)接入了收費的工具與數(shù)據(jù)庫,在未來可能會有相關(guān)計劃。

新藥研發(fā)是一場漫長、高昂且充滿不確定性的征途,其起點——尋找和確證新的藥物靶點,往往決定了最終的成敗。在海量的生物醫(yī)學數(shù)據(jù)和瞬息萬變的科研進展面前,即便是資深的科學家也難以憑一己之力系統(tǒng)整合所有信息。面對這一挑戰(zhàn),人工智能(AI)正從單一的分析工具,進化為能夠模擬專家思維、自主探索并提出科學假說的“虛擬科學家”。

7月28日,在上海世界人工智能大會(WAIC)的“人工智能醫(yī)藥研發(fā):新模式與新機遇生態(tài)論壇”上,臨港實驗室聯(lián)合上海交通大學、復(fù)旦大學等多家研究機構(gòu),正式發(fā)布了其研發(fā)的國際首個專注于靶標發(fā)現(xiàn)與臨床轉(zhuǎn)化價值評估的多智能體虛擬疾病學家系統(tǒng)——“元生”(OriGene)。該系統(tǒng)旨在破解新靶點發(fā)現(xiàn)中面臨的效率瓶頸與知識整合難題,探索一條由AI驅(qū)動的自動化、規(guī)模化靶點發(fā)現(xiàn)新范式。

虛擬疾病生物學家系統(tǒng)“元生”發(fā)布現(xiàn)場。攝影:季敬杰

“元生”系統(tǒng)研發(fā)負責人、上海交通大學助理教授、臨港實驗室的鄭雙佳表示:“一個理想的靶標發(fā)現(xiàn),不僅需要我們系統(tǒng)性地去整合臨床需求、基礎(chǔ)生物學、藥物科學,還需要一些非科學因素,如市場競爭格局等信息,才能最終找到一個好的靶標。”傳統(tǒng)模式下,這些信息分散且復(fù)雜,難以高效整合,而現(xiàn)有的AI工具多為單一尺度分析,不同工具得出的假說甚至會相互矛盾。

為解決這一痛點,“元生”系統(tǒng)采用了多智能體協(xié)同工作的架構(gòu)。這類似于組建一個跨學科的“科研攻關(guān)小組”。當系統(tǒng)接收到一個研究任務(wù),例如“尋找與肝癌耐藥性相關(guān)的新靶點”,其內(nèi)部的“規(guī)劃智能體”會首先將這個復(fù)雜問題拆解為一系列子任務(wù),隨后分配給不同的“工具調(diào)用智能體”,令其自動化地檢索文獻、分析基因數(shù)據(jù)、調(diào)用專業(yè)數(shù)據(jù)庫。

值得注意的是,該系統(tǒng)還引入了“批判智能體”和自我迭代機制。鄭雙佳介紹說:“如果最后我們生成的假說不過關(guān),我們的批判智能體還會‘教育’規(guī)劃智能體,說你這個回答并不是很專業(yè),讓這個規(guī)劃智能體好好學習,重新調(diào)整。” 這種設(shè)計讓系統(tǒng)能夠通過不斷地“反思”與“試錯”進行自我優(yōu)化,持續(xù)學習。測試表明,AI智能體的反思輪次越多,其性能也隨之提升,展現(xiàn)出無限成長的潛力。

為了讓“虛擬疾病學家”具備真正的專家級能力,“元生”系統(tǒng)的背后是龐大的知識庫與強大的專業(yè)模型。它接入了實時更新的文獻與專利情報庫,并整合了超過600種生物醫(yī)學領(lǐng)域的專業(yè)工具與數(shù)據(jù)庫。此外,該系統(tǒng)還內(nèi)置了臨港實驗室自主研發(fā)的多組學大模型“BrainCopilot”,使其具備了超越文獻本身的深度推理能力。在與人類科學家的對比測試中,“元生”系統(tǒng)的表現(xiàn)已能達到有一定工作經(jīng)驗的博士級別疾病生物學家的水平。

在與復(fù)旦大學附屬中山醫(yī)院的合作中,該系統(tǒng)在兩個真實的腫瘤研究案例中展現(xiàn)了其潛力。在肝癌研究中,“元生”自主完成了從數(shù)據(jù)挖掘到機制分析的全鏈條工作,首次鎖定一個名為GPR160的“孤兒受體”為潛在新靶點,并發(fā)現(xiàn)其不僅能直接抑制腫瘤,還能激活T細胞免疫應(yīng)答,揭示了“直接殺傷+免疫調(diào)節(jié)”的雙重機制。

在結(jié)直腸癌研究中,系統(tǒng)則從眾多候選中篩選出ARG2作為新靶點,并自主設(shè)計了相應(yīng)的環(huán)肽分子作為驗證工具。這種從數(shù)據(jù)到假說、再到初步驗證方案的全流程自主涌現(xiàn)能力,為AI驅(qū)動的藥物發(fā)現(xiàn)提供了有力的科學閉環(huán)證據(jù)。

深勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO孫偉杰認為,AI for Science(AI賦能科學)已經(jīng)歷了四個發(fā)展階段:從深度學習作為數(shù)學建模方法,到通過預(yù)訓練模型解決蛋白質(zhì)、基因等問題,再到大語言模型提升文獻數(shù)據(jù)利用效率,現(xiàn)在正進入以多智能體為代表的第四階段。“AI不僅只是工具,而是可能真的變成人類的科研助手。”

鄭雙佳告訴澎湃科技,利用臨港實驗室的算力和數(shù)據(jù)優(yōu)勢,“元生”系統(tǒng)的開發(fā)比較順利,從今年2月份開始,到6月份基本完成開發(fā),團隊人數(shù)約30人。系統(tǒng)的相關(guān)算法已經(jīng)開源,平臺也已部署到實驗室內(nèi)部,并通過申請使用的方式向外界免費開放使用。他表示,雖然目前沒有商業(yè)化打算,但由于“元生”系統(tǒng)接入了收費的工具與數(shù)據(jù)庫,在未來可能會有相關(guān)計劃。

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