AI预测分析蛋白质的功能，已经加速新药研究过程，ai做蛋白质结构预测和分析

为生物领域打造AI大脑，达尔文大模型发布

高效赋能，提供生物研究新视角

7月4日，由赛灵力联合清华珠三角研究院、赛业生物、大湾区科技创新服务中心共同召开的“达尔文大模型发布会”圆满落幕，首个生物行业达尔文大模型正式发布。

清华珠三角研究院副院长李滨从致辞中表示，他见证了人工智能的飞速发展，对生物领域的复杂模型很是期待，达尔文大模型具有巨大潜力和广阔应用的科技产品，它将会对未来的人工智能发展、智能制造和科学研究产生极大的影响。他期待着这项新技术的不断完善和创新，为更多领域带来更多可能。

达尔文提出进化论，阐述物种进化的基本原理，即适者生存。对应的，达尔文大模型也和生物进化有关，其中一大应用在基因组学和蛋白质组学领域中，对生物进化和生物多样性进行研究。生物大模型通过大规模的数据分析和模拟，揭示生物进化的特点和规律，为探究生物多样性提供了新的视角。

同时，生物大模型也可以用来辅助生物学的基础科研工作。生物大模型在基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域的应用，可以帮助生物学家更好地理解生物分子之间的相互作用机制、进化规律和环境适应性等方面，为生物学的研究提供了新的突破。

生物大模型可以帮助科学家更好地探究和发现生物进化的规律和机制，为生物多样性的研究和发展提供了重要的支持和帮助。赛灵力CEO付玟在发布会中介绍建立达尔文生物大模型的方法与技术，包括文献调研、数据采集与整理、模型设计与构建、参数估计与优化、模拟与分析等。对比其他大模型，达尔文基于的数据量十分庞大且精准，建立起一个生物医疗生态的数学模型，从而可以对该模型进行推理演练。

随着生物医疗发展至今，仍然面临着诸多挑战。首当其冲是生物医疗具有高度的复杂性和多样性，包括基因、蛋白质、细胞、组织和整个生物体系等。这些层面之间相互关联，相互作用复杂。其次是数据量和质量，生物医疗产生的数据量巨大，并且具有高维度和复杂结构。再者是个体差异和定制化治疗，个体之间存在基因型、表型、环境等方面的差异。

那达尔文大模型，如何解决生物医疗问题？ 一是垂直专业知识问答，不同于chatGPT的广泛性，达尔文达模型更专业、更垂直，它能回答复杂的基因结构、药物研发及研发瓶颈等问题，这是广泛模型没办法做到的。二是达尔文大模型可以进行药物的虚拟筛选和设计，预测药物与靶点蛋白的相互作用，加速药物研发过程，降低研发成本。 三是达尔文大模型可以通过分析和整合百亿级临床数据、基因组数据和病理数据等，帮助医生进行疾病的诊断和预测，提供更加准确和个体化的诊疗方案。

达尔文大模型的发布，引起热议及广泛的讨论。无论是科学家们，亦或企业研发所遇到的生产瓶颈，将有望借助达尔文大模型得到改善和提升。发布演讲结束后，赛灵力与赛业生物、黄埔融媒体中心、十九号动漫等政企单位现场签署战略合作。

据悉，达尔文大模型当前仅为雏形，未来它通过大量数据训练后，会更加复杂、精细化和多样化。随着大数据、人工智能等科技的不断进步，达尔文大模型预计将有更大突破，大模型的建立和应用将更加高效和准确。

广东科技报记者 刘肖勇