（来源：上观新闻）

本次直播是《AI4S实战派》栏目继通识模块、物质科学模块的第三个课程模块，旨在通过六讲直播课程，让研究者把AI深度融入自己的科研，真正实现从顶刊论文，到在实验室跑通的全流程。

授课的六位青年学者来自高校与科研机构，近年来活跃在科研一线，既懂前沿模型的原理，也清楚这些模型在真实生物学问题中的优势和差距，他们将帮助学员理解生命信息如何编码，探索AI如何辅助科学家发现生命规律，认识这个领域未来的发展方向。

六节课连起来，就是一张从碱基到细胞的生命现象索引图。

AI4S正在拓宽生命科学研究的路径

科学基础模型、自动化实验平台与智能计算系统的加速融合，正在推动一场深刻的科研范式变革。未来科学竞争的关键，不仅在于拥有多强的计算能力，更在于能否让AI从数据中学习规律、在实验中接受检验，并不断深化我们对自然规律的理解。

大模型技术的发展给生命科学带来了一个重要启发：语言以序列承载意义，而生命信息同样以序列进行编码。大语言模型通过学习文字之间的上下文关系来理解和生成语言，生命科学中的AI模型，则通过学习DNA、RNA、蛋白质序列及其生物学背景，寻找隐藏在生命信息中的结构、功能与调控规律。

二者虽不相同，却在计算层面共享一个重要基础。它们都可以被表示为序列，模型也都可以从序列中学习上下文关系、结构约束与统计规律。

如今，AI 正在助力科学家从序列中识别模式，从模式中推断结构，从结构中理解功能，一页页读懂这部由亿万年演化写成的“生命之书”。

从AlphaFold 到虚拟细胞，AI 如何重塑生命科学

近年来，AI与生命科学的交汇不断涌现出标志性突破。

AI看见了蛋白质的结构。以AlphaFold为代表的AI方法，让科学家能够快速预测蛋白质结构，并在许多情况下达到接近实验测定的精度。

AI开始读懂基因组。以Evo系列为代表的生命序列大模型，通过学习海量基因组数据，尝试在从单个碱基到完整基因组的不同尺度上理解生命信息。

AI开始尝试构建虚拟细胞。借助单细胞基础模型、空间生物学AI和细胞扰动数据，研究者正在尝试建立能够表征和预测细胞状态的“虚拟细胞”。未来，一部分实验或许可以先在计算机中进行模拟和筛选，再进入真实的实验室验证。

AI正在把生命科学从“逐个尝试”，推向“计算预测与实验验证协同迭代”的新模式。这并不意味着计算将取代实验，而是让实验从物理世界的广泛试探，走向更有方向的探索。

但从这些前沿模型，到能在自己课题里跑通的流程，中间隔着一道工程鸿沟。《AI4S实战派》生命科学专题要做的，就是把这道鸿沟填平。

Hello Life！全景式了解AI生命科学前沿

《AI4S实战派》的第三个课程模块“Hello Life！AI 破译生命密码”，将于8月20日周四晚正式开启。

本次系列课程将沿着生命科学的“语法”逐层展开：基因/RNA序列→蛋白质语言模型→RNA结构预测与逆折叠→蛋白质三维结构预测→虚拟细胞模拟→空间组织与病理智能分析。

本模块旨在系统阐释人工智能如何从分子维度解析人类生命活动的基本规律，并进一步拓展至对复杂生命系统的整体性探究。完成本模块学习后，学员将全面把握当前AI在生命科学领域的功能边界与核心局限，并能针对自身研究课题，明确适宜的人工智能工具及方法切入点。

在科学的视野里，生命是一部用序列写成的巨著。过去，我们只能一页一页地读；今天，AI正帮助我们更快地翻页、更深地理解。

生命科学的AI驱动新篇章，欢迎所有有志者们共解、同行！