人工智能在基因编辑中的作用

发布时间 2025 年 3 月 1 日

扎克·阿莫斯

人工智能正在各个行业掀起波澜，但其在某些领域的影响比其他领域更大。医学和其他科学领域将从这项技术中获益良多，因为它们需要处理大量数据，并且需要速度和准确性。在这些领域，基因编辑是人工智能的一个特别有前景的用例。

修改基因以控制生物体特定结果的做法最早出现在小说中，但它在 1960 世纪 XNUMX 年代左右出现在现实世界的实验中。几十年来，它已经发展成为几项尖端医学突破和研究可能性。尽管如此，科学家们对基因编辑所能实现的功能还只是触及皮毛。人工智能可能是下一个重大举措。

人工智能如何改变基因编辑

研究人员已经开始尝试使用人工智能进行基因研究和编辑。尽管这是一个相对较新的概念，但它已经取得了令人印象深刻的成果。

人工智能在基因编辑中最显著的优势之一是它能够提高这一过程的准确性。对哪些基因产生哪些变化进行分类对于可靠的基因编辑至关重要，但从历史上看，这一过程很复杂，而且容易出错。人工智能可以更精确地识别这些关系。

2023 年的一项研究开发了一种机器学习模型，准确率高达 90% 确定突变是有害的还是良性的。这种洞察力可以帮助医疗专业人员了解要寻找什么或确定要治疗哪些基因以防止特定的健康结果。

基因编辑的准确性也与理解 DNA 和蛋白质之间的复杂关系有关。在连接和移除基因序列时，使用适当的蛋白质结构至关重要。科学家最近发现，人工智能可以分析 49 亿个蛋白质-DNA 相互作用为特定基因链开发可靠的编辑机制。

除了提供基因组编辑的清晰度之外，AI 还加速了这一过程。预测分析模型可以比现实世界中的手动测试更快地模拟各种遗传物质组合之间的相互作用。因此，它们可以突出有前景的研究领域，从而在更短的时间内取得突破。

这一 AI 用例帮助生物制药公司以创纪录的速度交付 COVID-19 疫苗。Moderna 生产并测试了超过 1,000 条 RNA 链每月人工方法只能创建 30 个基因，而如果没有机器学习的速度，可能要花更长的时间才能识别出哪些基因相互作用对抗击 COVID-19 最有希望。

这些应用还可以推动医学以外的研究成果。预测分析可以模拟基因编辑的可能性，从而提出改良农作物的方法，使其更能适应气候变化或减少资源消耗。加快这些领域的研究将有助于科学家在最坏的影响出现之前做出必要的改进，以缓解气候变化。

人工智能在基因编辑领域的一些最具突破性的用途将其提升到了更加集中的水平。机器学习模型无需关注广泛的基因趋势，而是可以分析特定人群的基因组。这种精细的分析可以实现个性化医疗——根据个人情况量身定制基因治疗方案，从而为患者带来更好的治疗效果。

医生已经开始使用人工智能来分析癌细胞的蛋白质变化确定哪种治疗方法对特定病例最有帮助。同样，预测分析可以解释患者独特的基因构成，这可能会影响治疗效果、副作用或某些发展的可能性。

当医疗保健系统能够根据个人的基因水平量身定制治疗方案时，它们就可以最大限度地减少不良副作用，并确保首先寻求最佳治疗。因此，更多的人可以以更少的风险获得所需的帮助。

尽管这些早期用例前景光明，但人工智能在基因编辑中的应用也存在一些潜在的隐患。结合其优势来审视这些危险可以帮助科学家确定如何最好地应用这项技术。

与许多新技术一样，基因编辑所需的先进人工智能系统价格昂贵。基因编辑本身就是一种成本高昂的过程——一些基因疗法的成本高达每次治疗 3.5 万美元 — 而机器学习可能会使情况更糟。再增加一项技术成本可能会使其无法实现。

这种经济障碍引发了伦理问题。基因编辑是一项强大的技术，因此如果只有富人才能享受到，它可能会扩大现有的医疗平等差距。这种差距会损害工薪阶层和中产阶级家庭的健康，并成为一个社会公正问题。

另一方面，人工智能也有降低成本的潜力。简化的研究和更少的错误可以加快技术开发速度，并降低开发者的价格。因此，基因编辑可能会变得更加容易获得，但前提是公司在采用人工智能时要牢记这一目标。

人工智能的可靠性是另一个令人担忧的问题。虽然机器学习在很多情况下都非常准确，但它并不完美，但人们往往过度依赖它，因为它的精确度很高。在基因编辑的背景下，这可能会导致重大疏忽，如果人们未能发现人工智能的错误，可能会导致医疗伤害或农作物受损。

除了幻觉之外，机器学习模型还倾向于夸大人类的偏见。这种倾向在医疗保健领域尤其令人担忧，因为现有的大量研究都存在历史偏见。由于这些遗漏，检测黑色素瘤的人工智能模型准确率只有一半在诊断黑人患者时与白人患者相比，差异很大。当医生根据此类分析做出基因编辑决定时，类似的趋势可能会带来可怕的后果。

无法发现或解决此类错误可能会抵消个性化医疗、作物改良和类似基因编辑应用的主要优势。此类可靠性问题也很难发现，这进一步增加了实践的复杂性。

人工智能基因编辑的未来取决于开发人员和最终用户如何克服障碍，同时享受其好处。可解释的人工智能模型将向前迈出积极的一步。当机器学习算法如何做出决策变得清晰时，就更容易判断其是否存在偏见和错误，从而做出更安全的决策。

强调人工智能的效率和减少错误，而不是令人印象深刻但昂贵的流程，将有助于解决成本问题。一些研究人员认为人工智能可以将基因治疗成本降至近 0 美元通过消除研究、生产和交付过程中的许多复杂因素。早期实验已经使交付效率有了指数级的提高，因此进一步的进步可以使基因编辑变得可行。

最终，这取决于人工智能基因治疗研究的重点以及该技术的进步速度。如果组织正确使用机器学习，它可能会彻底颠覆该领域。

基因编辑已在医学、农业等领域开启了新的可能性。人工智能可以进一步发挥这些优势。

尽管仍存在重大障碍，但人工智能在基因工程领域的前景一片光明。了解人工智能可以改变什么以及它可能引发什么问题是确保人工智能能将该领域推向应有高度的第一步。