AI在生物学中的应用：基因测序与算法优化

摘要：本文聚焦于人工智能（AI）在生物学基因测序与算法优化领域的应用，阐述了AI在基因测序数据整合、变异解读、多模态分析等方面的作用，以及在基因预测、结构优化、代谢途径优化等算法优化方面的实践。通过具体案例分析，展示了AI如何提升基因测序的准确性和效率，推动生物学研究向智能化、精准化方向发展。
关键词：人工智能；生物学；基因测序；算法优化

一、引言

随着生物信息学的快速发展，基因测序技术已成为现代生物学研究的核心工具。然而，基因测序产生的海量数据给传统分析方法带来了巨大挑战，数据处理效率低、准确性不足等问题日益凸显。与此同时，算法优化在生物学研究中的应用也面临着复杂问题求解效率不高、结果解释性差等困境。人工智能（AI）技术的兴起为解决这些问题提供了新的思路和方法，其在基因测序与算法优化领域的应用正逐渐改变生物学研究的范式。

二、AI在基因测序中的应用

2.1 数据整合与标准化

传统癌症基因组数据分散在各国实验室和医院，形成“数据孤岛”，导致不同机构间的检测结果可比性差。2025年，中国新批准的6项肿瘤基因检测国家一级标准物质（如EGFR突变基因组DNA）为跨机构数据互认提供了统一标尺，使不同实验室的检测结果可比性提升至95%以上。AI技术能够整合来自不同来源的基因测序数据，通过数据清洗、标准化处理等方式，消除数据差异，为后续分析提供高质量的数据基础。例如，AI可以对不同测序平台产生的数据进行格式转换和统一标注，使得不同平台的数据能够在同一分析框架下进行处理和比较。

2.2 变异解读与分级

传统基因报告依赖人工解读，耗时且易出错。AI系统通过深度学习数百万份临床案例，可自动将基因变异分为I - IV级。以EGFR 19DEL突变为例，AI可直接匹配奥希替尼等靶向药，将其归为I级（明确致病）变异。对于III级（意义未明）变异，AI能调用全球数据库比对相似病例，提出“可能致病”假设供医生参考。2025年，《肿瘤二代测序临床报告解读共识》要求AI系统作为必选辅助工具，将报告生成时间从72小时缩短至4小时。此外，AI还可实时追踪治疗反应，以乳腺癌为例，结合PIK3CA突变状态、肿瘤微环境特征及既往治疗数据，AI能预测PI3K抑制剂的耐药风险，准确率较传统方法提升37%。

2.3 多模态分析

AI不仅能处理基因序列，还能整合影像、病理、临床记录等多维度信息。例如，Tempus公司的AI平台通过分析肺癌患者的CT影像特征与EGFR突变状态，预测靶向药耐药时间，准确率达82%。这种多模态分析使治疗方案从“单一基因驱动”升级为“全息数据驱动”，为个性化医疗提供了更全面的依据。华大基因推出的基因检测多模态大模型GeneT，能够整合基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，实现对基因功能的更全面理解和预测。

2.4 破解意义未明变异（VUS）

约30%的基因检测报告包含VUS，医生难以判断其临床意义。传统方法需依赖功能实验验证，耗时数月且成本高昂。AI通过多种路径破解VUS难题，如进化保守性分析，比对跨物种基因序列判断突变是否发生在进化保守区域；三维蛋白结构模拟，预测突变对蛋白质功能的影响；真实世界证据挖掘，从全球数据库中筛选相似病例，统计其与临床结局的关联性。2025年，复旦大学团队开发的“DeepVUS”系统，将VUS的临床意义解析准确率提升至89%，减少60%的过度治疗。

2.5 检测误差风险控制

基因检测存在假阳性/假阴性问题，技术局限（如NGS测序深度不足可能漏检低频突变）、样本污染（正常细胞DNA稀释肿瘤DNA导致假阴性）、生信算法偏差（不同软件对同一数据的解读差异可达20%）是主要原因。AI通过噪声过滤、动态阈值调整、跨平台验证等纠错机制降低误差风险。例如，通过对抗生成网络（GAN）区分测序噪声与真实突变；根据样本纯度自动调整ctDNA检测阈值，将假阳性率降至1%以下；同步分析PCR、NGS、液体活检结果，交叉验证关键突变。

三、AI在算法优化中的应用

3.1 基因预测算法优化

传统的基因预测方法主要依赖于统计模型和规则，在处理复杂的基因结构时存在局限性。基于深度学习的人工智能模型能够更好地捕捉基因序列中的隐含模式和特征，从而提高基因预测的准确性。例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型已被广泛应用于基因预测中。这些模型可以通过多层次的特征提取和学习，有效识别基因序列中的保守区域和功能元件，进而实现对基因的精准预测。DeepMind开发的AlphaFold成功预测了超过2亿种蛋白质的三维结构，为功能性蛋白质的设计提供了基础，也间接推动了基因预测算法的发展，因为准确的蛋白质结构预测有助于理解基因的功能和表达调控机制。

3.2 结构优化算法

在生物学研究中，结构优化算法用于寻找生物分子（如蛋白质、核苷酸等）的最佳结构，以便更好地理解其功能和活性。遗传算法和粒子群优化算法等全局搜索算法在结构优化中发挥着重要作用。以蛋白质设计为例，研究人员可以利用遗传算法模拟自然选择过程，对蛋白质的氨基酸序列进行优化。通过初始化种群、评估适应度、选择父代、交叉操作、变异操作等步骤，不断迭代搜索最佳蛋白质结构。例如，研究人员利用优化算法设计了一种高效酶，用于分解塑料（PET），为解决塑料污染问题提供了新方案。

3.3 代谢途径优化算法

AI通过模拟代谢网络和筛选最佳路径，帮助合成生物学优化代谢途径，大幅提升目标化合物的生产效率。Ginkgo Bioworks使用AI设计并优化大肠杆菌的代谢路径，使其能够高效生产香兰素，显著降低了成本。Amyris公司通过AI筛选酵母菌株，优化代谢途径，将甘蔗糖转化为生物柴油，这种生物柴油成为替代化石燃料的环保型能源。这些案例表明，AI算法能够分析代谢网络中的复杂关系，找到最优的代谢途径，提高目标产物的产量和质量。

四、案例分析

4.1 华大基因的AI应用实践

华大基因于2024年9月提出“生成式生物智能范式GBIALL（Generative Bio - Intelligent）”的理念，旨在通过智能科技的力量，精准洞察并高效应用生命数据，加速基因检测与健康管理的智能化进程。在该范式下，华大基因开发了用于全面智能化解读的基因检测多模态大模型GeneT和面向公众的基因组咨询平台ChatGeneT等系统。

在遗传病辅助诊断领域，华大基因将大语言模型成功应用于临床生产，实现了通量提升。特别是在处理全基因组数据解读时，效率显著提高。基于过去积累的阳性验证数据，训练了质控模型，进一步提高了检测的精准度和效率。目前，在遗传病辅助诊断的特定环节，如找到致病性变异位点的准确率已经大大提高。通过AI技术并结合公司过去十几年的数据积累，有望在未来实现真正的全自动检测和辅助诊断。

ChatGeneT目前主要用于客服咨询类服务，特别是针对公司产品的问题解答。其未来发展目标是争取实现处理更复杂、更专业的问题，例如实时回答与数据分析相关的问题。ChatGeneT深度融合了华大基因在生育健康、肿瘤防控、慢病管理、感染防控等领域多年积淀的海量知识库与大语言模型的逻辑推理、数据处理能力，系统性构建了智能化检测服务体系，能够精确理解用户的需求，为用户提供更专业高效的服务。

4.2 Tempus公司的AI多模态分析实践

Tempus公司的AI平台通过整合基因测序数据、影像数据和临床记录等多模态数据，为癌症患者提供个性化的治疗方案。以肺癌患者为例，该平台分析患者的CT影像特征与EGFR突变状态，预测靶向药耐药时间，准确率达82%。这种多模态分析方法充分利用了不同类型数据的优势，基因测序数据提供了患者的遗传信息，影像数据反映了肿瘤的形态和位置等特征，临床记录则包含了患者的病史、治疗过程等信息。AI算法对这些数据进行综合分析，能够更全面地了解患者的病情，从而制定出更精准的治疗方案。此外，Tempus公司还通过连接NGS诊断结果与临床数据，利用自学习机制持续优化癌症治疗方案，不断提高治疗的准确性和有效性。

五、讨论

5.1 AI应用的优势

AI在基因测序与算法优化中的应用具有显著优势。在基因测序方面，AI能够提高数据处理的效率和准确性，实现数据的快速整合和标准化，自动解读基因变异，破解VUS难题，控制检测误差风险。在算法优化方面，AI可以优化基因预测、结构优化和代谢途径优化等算法，提高生物学研究的效率和准确性，为解决复杂生物学问题提供新的方法和思路。例如，AI驱动的多模态分析能够整合多种类型的数据，为个性化医疗提供更全面的依据；优化算法能够设计出更高效的酶和代谢途径，推动生物技术的发展。

5.2 面临的挑战

尽管AI在基因测序与算法优化中具有巨大潜力，但也面临一些挑战。数据隐私和安全是一个重要问题，基因数据包含个体最敏感的生物信息，一旦泄露可能导致保险歧视或身份盗用。2025年，中国修订《个人信息保护法》，要求检测机构对基因数据实施“去标识化”处理，且未经明确授权不得用于科研以外的用途，但数据保护的技术和措施仍需不断完善。此外，AI决策的“黑箱”特性引发信任危机，例如，某AI系统建议对VUS患者使用实验性药物，但无法解释推导逻辑。目前，欧盟已强制要求医疗AI提供“可解释性报告”，而中国正在制定类似规范，以提高AI决策的可解释性和透明度。

5.3 未来发展方向

未来，AI在基因测序与算法优化领域将朝着更高效、更智能、更可解释的方向发展。在基因测序方面，随着第四代测序技术的突破和AI算法的优化，基因测序的成本将进一步降低，应用场景将更加广泛。例如，第四代测序技术具备超长读长、实时监测、无需PCR扩增等特点，在检测结构变异、表观遗传修饰和实时临床诊断方面具有独特优势，AI算法将能够更好地处理和分析第四代测序产生的数据。在算法优化方面，将开发更加高效和可解释的AI算法，加强跨学科合作，建立更加完善的数据共享和保护机制。例如，通过跨学科合作，将生物学知识与AI技术相结合，开发出更适合生物学研究的算法；建立数据共享平台，促进基因测序数据的共享和利用，同时加强数据保护，确保数据的安全和隐私。

六、结论

AI在生物学基因测序与算法优化领域的应用具有巨大的潜力和价值。通过数据整合与标准化、变异解读与分级、多模态分析等方式，AI提高了基因测序的准确性和效率；通过优化基因预测、结构优化和代谢途径优化等算法，AI推动了生物学研究向智能化、精准化方向发展。然而，AI应用也面临数据隐私和安全、决策可解释性等挑战。未来，需要加强技术研发和规范制定，促进AI在生物学领域的广泛应用，为解决人类健康和生物学领域的重大问题提供有力支持。