大型语言模型彻底改变生物信息学，加速蛋白质分析、药物发现和基因组研究的突破Large language models revolutionize bioinformatics, accelerating breakthroughs in protein analysis, drug discovery, and genomic research

人工智能驱动的大型语言模型（LLMs），如ChatGPT背后的技术，正以前所未有的速度和精度重塑生物信息学研究。发表于《Briefings in Bioinformatics》的最新研究系统梳理了这些模型在解析复杂生物数据中的应用——从预测蛋白质结构到识别疾病关联基因。

该综述总结了LLMs的五大核心优势：

1. 长生物序列处理：通过先进分词技术和注意力机制分析DNA、蛋白质序列
2. 语义模式捕捉：应用于基因注释和药物靶点互作预测
3. 跨模态学习：整合文本、基因组学与结构生物学数据
4. 减少人工干预：通过端到端学习实现自动化分析
5. 利用无标签数据：通过自我监督训练挖掘海量未标注生物数据

LLMs已推动多项突破性进展：

• 蛋白质折叠预测（如ESMFold）加速药物设计
• 基因组解读工具DNABERT精准识别疾病突变
• 药物再利用平台PharmBERT分析临床文献

研究同时指出挑战与应对方向：

• 开发整合基因组、影像和临床数据的多模态AI系统
• 构建可解释AI框架提升科研可信度
• 制定生物医学AI的伦理指南保障隐私安全

资深作者Dr. Peng Luo强调："LLMs不仅是工具，更是生命科学范式的根本转变。其与实验生物学的融合将加速实验室成果向临床应用的转化。"

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