Trends in Biotechnology观点丨李伟、冯桂海团队提出“人工智能驱动的灭绝物种性状复活新策略”

随着基因编辑及干细胞等技术的发展，实现灭绝生物部分性状的复活已经从科幻故事逐渐变成生物工程课题 。 近期 ， 国际团队关于 “ 类 猛犸长毛鼠 ” 和 “ 冰原狼 ‘ 复活 ’ ” 等研究成果， 使得 “ 功能性去灭绝 ” （ Functional de-extinction ） 这一 概念再度引发广泛关注。

2025 年 10 月 11 日，中国科学院动物研究所李伟研究员与冯桂海研究员团队在 Trends in Biotechnology 在线发表题为

De-extinction and beyond: trait design powered by generative AI

作者系统总结了 功能性去灭绝的 主要 研究路径。第一种 路径 是 利用 比较基因组学识别灭绝物种与现存近亲物种在目标性状上的差异遗传序列，进而利用基因编辑技术改造现存近亲物种的基因组，并结合体细胞核移植等技术，实现对灭绝性状的 “ 复活 ” 。然而，该策略实施的关键是重建灭绝物种的基因组。对于难以获取高质量 DNA 的物种，或与现存物种进化距离较远、无法有效进行基因组比对重构的物种，该策略 面临巨大 挑战 。此外 ， 对近亲 是 非模式物种的基因 编辑和克隆效率低 等 问题 也 严重限制了该路线的实施。

第二种 路线 则立足于对 编码 目标性状调控机制的解析。通过挖掘灭绝性状 对应 的关键调控网络，并借助基因编辑技术将调控网络整合至模式动物的基因组中，随后利用体细胞核移植等技术，在模式生物中 复 现灭绝性状。该策略的成功依赖于对目标性状调控机制的清晰认知。然而，对于受多基因或多因素调控的复杂性状，系统且准确解析其调控机制仍具有挑战。此外，精确关联灭绝性状与模式生物 基因组 编码 逻辑 ，并准确 推断 性状之间潜在的交叉 干扰 也存在困难 ，限制了该策略在去灭绝领域的广泛应用。

图 1 ： 功能性去灭绝的 3 种主要 路径 （ A 和 B 为现有 路径 ， C 为本研究提出的 前瞻性路径 ）

基于人工智能的发展趋势， 作者提出了 利用 人工智能 技术 驱动 灭绝性状 重建 的新路径。 该路径 首先需要 开发或优化 基因组 语言模型，使其能够针对已灭绝的目标性状直接设计 DNA 或蛋白质序列。 值得注意的是， 这些 可精准 重塑 目标表型的 序列 符合目标物种的基因组编码规则但 在自然界中可能从未存 在过 。 随后， 通过大片段 DNA 的合成与组装技术 ，可将人工智能模型设计的 DNA 序列 构建 为 人工染色体， 并导入至特定细胞中 。 进一步 结合 基于 干细胞 的胚胎模型构建 技术与胚胎体外培养系统， 获得携带人工智能设计的 目标性状的生命个体， 再 进一步评估其生态功能。

尽管该 路径 的可行性目前 仍面临 巨大 挑战 ，但近年来多项技术 的 突破为其 未来的突破 提供了 理论 支撑 。 在人工智能领域 ， Evo2 和 AlphaGenome 等 AI 模型的开发 ，为 DNA 序列 的智能 设计 及功能解析提供了参考 。 合成生物学领域已成功实现 长度超百万碱基对 的 人工 DNA 片段 构建 与胚胎递送 。同时， 基于干细胞的合成胚胎体外构建技术以及胚胎体外长 期培养 体系也都取得了显著进展，可在体外将胚胎发育推动 至 早期 器官发生阶段 。 这些前沿技术的快速发展，以及未来潜在的颠覆性技术的不断涌现， 使得原本属于科幻范畴的 “ 物种复活 ” 逐步走向现实。

此外，本工作 也探讨了该技术路径可能引发的伦理与生态安全问题，例如： AI 设计的生物是否应被视为新物种？它们在现代生态系统中的行为与影响是否可预测？这些问题亟需构建跨学科协同的治理机制予以应对。

综上所述，人工智能驱动功能性去灭绝的研究框架 为去灭绝技术提供了全新的研究思路，与现有 策略 形成互补，共同推动灭绝性状的功能 “ 复活 ” 。随着生成式人工智能、合成生物学、干细胞技术与发育生物学等领域的深度融合，生命科学正迎来全新的发展起点，这将深刻影响未来生物技术 开发 、生物多样性保护、乃至生命起源探索等多个领域的发展路径。

https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2025.09.015

制版人： 十一

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