人工智能（AI），特别是深度学习和生成模型，正在被用于开发分子生物学中的新分析方法。
这些方法越来越多地应用于分析高通量测序产生的高维数据集。它们可以帮助识别复杂生物系统中的模式，而这些模式可能是传统统计技术所忽略的。因此，AI成为一种有用的工具，可以提高与基因表达和细胞行为相关的分析规模和细节。
用AI解码基因
基因表达由复杂的调控机制控制，这些机制决定了细胞如何响应内部状态和外部信号。这种调控的核心是基因调控网络（GRNs），它通过转录因子、非编码RNA、增强子和其他调控元件之间的相互作用来协调基因的空间和时间活动。
传统的计算方法通常依赖于预定义的规则或简化的线性调控网络。然而，这些模型可能无法反映基因表达的非线性、可变性和上下文特异性。相比之下，如循环神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）和基于变压器的框架等AI模型，能够直接从高维转录组和表观遗传数据中建模非线性相互作用。这包括单细胞RNA测序（scRNA-seq）、时间序列转录组学和新生转录谱型。
通过整合多组学数据——包括染色质可及性、转录因子结合和表观遗传修饰——AI模型可以捕捉到转录调控的复杂性。这种综合方法有助于揭示谱系分支和细胞类型特化背后的机制，提供了一个更全面的基因调控视图以及影响细胞功能的因素。
生成式AI模型，如变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs），通过学习基因表达模式的潜在表示并识别出细胞命运转换前的微妙转录特征，扩展了这一能力。这使得模拟潜在分化路径和探索假设性扰动成为可能，为响应信号或基因调控变化的细胞动态提供了一种数据驱动的方法。
这些方法能够重建GRNs，建模随时间变化的转录动力学，并分析不同生物条件下细胞命运决策。总的来说，这些方法提供了对基因调控的新见解，并支持对细胞行为的更具预测性和机制性的理解。
AI在生物医学发现中的应用
AI模型正在改进基因表达和细胞活性的表征方法。这在发育生物学、疾病建模、再生医学和药物发现等领域具有重要应用。
这些模型还可以预测细胞在基因调控水平上对治疗的反应。通过这样做，它们支持新的生物标志物的发现，并使指导细胞结果以供治疗使用变得更加容易。例如，一个名为Molecular Twin的AI平台，整合了多组学数据，有效地预测了胰腺腺癌患者的治疗结果。
在疾病建模中，AI驱动的框架可以以细胞类型分辨率重建受干扰的调控回路，从而更准确地表示疾病状态。其中一个工具，单细胞变分推理（scVI），使用深度生成模型分析scRNA-seq数据。它校正了批次效应，并捕获了细胞间的转录变异。scVI已被用于研究COVID-19中的免疫细胞状态和癌症中的肿瘤微环境。这些应用提供了有关疾病进展和治疗抵抗的见解。
在药物发现中，AI模型可以预测细胞对基因或环境扰动的反应。基于变分自编码器的单细胞生成模型（scGen）预测特定细胞类型对药物或CRISPR基因编辑的转录反应。
在最近的研究中，scGen被用于预测免疫细胞对细胞因子刺激或检查点抑制剂的反应，为早期药物筛选和指导治疗假设生成提供了信息。像CellOracle这样的平台通过使用推断的GRNs模拟基因调控扰动，扩展了这些能力。通过整合染色质可及性数据和转录因子结合基序，CellOracle促进了体外敲除和过表达实验，使研究人员能够在进行湿实验室验证之前优先考虑目标。
这种方法在干细胞生物学和肿瘤学中特别有价值，因为阐明谱系重编程和肿瘤可塑性的机制至关重要。在合成生物学中，AI模型也被用于设计可编程细胞和基因电路。DeepSEA是一种基于大规模功能基因组数据训练的深度学习模型，预测非编码变异对染色质可及性和转录因子结合的影响。该工具有助于识别可用于精确控制合成构建体或基因治疗载体中基因表达的调控元件。
这种综合方法正在加速生物医学研究的发展，并推动下一代治疗和工程细胞系统的开发。
基因组控制中AI的伦理问题
在建模GRNs和细胞行为中使用AI提出了重要的伦理考虑。一个担忧是数据隐私和安全，因为生物技术中的AI依赖于大量敏感的遗传和健康信息。
另一个担忧是数据集偏见，因为许多训练数据集基于有限的人群、组织或实验条件。因此，当应用于代表性不足的细胞类型、疾病状态或患者群体时，模型可能表现不佳或产生误导性结果，从而可能加剧现有的健康差异。
模型透明度也是一个问题，尤其是在临床或治疗背景下。许多深度学习模型依赖于难以理解的算法，解释性有限，这使得验证预测或底层生物机制变得困难。这种缺乏解释性可能会削弱临床信任，并使监管批准过程复杂化。
还必须认识到合成生物学中AI工具的双重用途风险。能够设计基因电路或重新编程细胞的预测模型可能被滥用，设计有害的生物制剂或绕过生物安全控制。因此，负责任的发展需要主动治理、全面的风险评估以及与伦理和安全框架保持一致，以防止滥用同时支持创新。
展望未来：优化AI集成
AI正在改变细胞生物学的建模和操作方式。除了推进机制理解，这些工具通过实现可扩展的、生物学知情的预测，简化了转化工作流程。
随着其在生物医学研究中的应用不断扩大，确保其使用具有代表性、透明度和伦理基础至关重要。解决这些优先事项将有助于优化AI在基因表达和细胞行为研究中的集成。
(全文结束)
