Nat. Biotechnol. | 生物医学基础模型的发展轨迹

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（来源：DrugAI）

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近年来，生物医学研究与临床应用领域正在经历基础模型的快速发展。所谓生物医学基础模型，是指在大规模、多模态生物与临床数据上训练的机器学习模型，其目标是学习具有广泛泛化能力的表示，以支持多种生物发现与医疗任务。

然而，这一领域的发展速度极快，模型架构、数据类型和评估方式持续演进，使得即便是领域专家也难以及时掌握全貌。同时，这种快速发展也引发了一系列关键问题，包括如何定义基础模型、如何评估其可靠性以及如何推动其临床转化。研究人员系统分析了过去四年中约220个生物医学基础模型，覆盖自然语言、影像与信号、组学以及分子序列四大领域，从而揭示该领域的发展趋势与未来方向。

从专用模型到基础模型

传统生物信息学模型通常针对特定任务构建，例如蛋白质结构预测或医学影像分类。而基础模型则通过在多源数据上进行预训练，学习通用表示，再适配不同下游任务。

这些模型所依赖的数据类型极为丰富，包括基因组序列、转录组数据、医学影像以及电子健康记录等。这种跨模态数据融合能力，使基础模型成为连接不同生物信息层级的重要桥梁。

随着数据规模与计算能力的提升，基础模型正在从单一领域工具，逐步演化为支撑生物医学研究与临床应用的核心技术基础。

发展趋势：多模态与表示学习主导

研究人员的分析揭示出一个清晰趋势：生物医学基础模型正在从单模态向多模态快速转变。在统计的模型中，超过一半已经整合两种及以上数据类型，体现出跨模态学习的主流趋势。

其中，自然语言在多模态整合中扮演着核心角色。它不仅用于文本处理，还逐渐成为连接不同数据类型的“接口”，使模型能够在不同模态之间进行信息转换与融合。

在模型架构方面，大多数模型采用以编码器为核心的设计，这种结构更适合大规模表示学习任务。相比之下，纯解码器模型较少，这在一定程度上反映了生物医学领域中高质量标注数据的稀缺性。

与此同时，在模型评估方面仍存在明显不足。目前大多数模型仍集中于分类任务，而诸如问答、报告生成或分割等更复杂、更贴近临床应用的任务尚未得到充分探索。

图1：生物医学基础模型多模态分布与引用趋势（不同模态及模型影响力）。

多模态整合：结构性机会与不足

进一步分析显示，不同模态之间的整合呈现明显的不均衡特征。自然语言与影像数据之间的连接最为紧密，而与分子序列或组学数据的结合则相对较少。

这表明当前研究更偏向临床应用场景，例如影像诊断与报告生成，而在机制层面（如基因—蛋白—表型关系）的整合仍有巨大空间。

在影像领域，也存在明显分化。例如，MRI和X射线等临床影像更倾向于与文本和分子数据结合，而组织病理图像则更倾向于与组学数据关联，用于揭示组织形态与分子机制之间的联系。

在分子层面，DNA和RNA正在成为潜在的整合枢纽，但与蛋白质及其他模态之间的连接仍较为有限。这提示未来需要更系统地整合不同分子层级的信息，以捕捉完整的生物调控网络。

图2：多模态整合网络（不同数据模态之间的连接关系与强度）。

方法与应用影响：为什么有些模型更成功

研究人员指出，模型的影响力不仅取决于技术本身，还与应用场景密切相关。例如，自然语言模型、蛋白建模模型以及数字病理模型，由于对应高需求领域，因此获得更广泛应用。

此外，模型评估的广度也至关重要。在多个数据集与任务上进行验证的模型，更容易被认为具有良好的泛化能力，从而被广泛采用。

可访问性同样是关键因素。公开模型权重、代码以及提供易用接口，可以显著降低使用门槛，促进社区传播与应用扩展。

未来，随着多模型协同系统的发展，能够与其他AI组件无缝集成的模型，将更具实际价值。

挑战：数据、评估与可转化性

尽管发展迅速，生物医学基础模型仍处于早期阶段，并面临多重挑战。首先是数据问题，不同模态数据往往独立采集，缺乏高质量、多模态配对数据，这限制了模型训练效果。

其次是数据处理流程的不统一，包括预处理、标准化和标注方式差异，使得跨数据集整合困难。

评估体系的不完善也是重要瓶颈。目前缺乏统一的基准数据集与评估标准，导致模型性能难以公平比较。

此外，模型还面临隐私、安全、偏差以及“幻觉”等问题，这些都限制了其在临床中的可靠应用。

未来展望：构建可转化的基础模型生态

研究人员认为，未来的发展不仅依赖模型本身，还取决于整个生态系统的成熟。这包括高质量数据集的构建、标准化评估体系的建立，以及跨学科合作的加强。

生物学家、临床医生与计算科学家的协同，将有助于定义更具意义的任务，并提高模型输出的实际价值。

在计算资源方面，未来研究可能更多依赖已有大模型进行微调，而非从零开始训练。这将降低门槛并加速创新。

总体来看，随着数据生成技术与人工智能方法的共同进步，生物医学基础模型有望成为连接基础研究与临床应用的核心桥梁，从而推动生命科学进入数据驱动的新阶段。

整理 | DrugOne团队