谷歌旗下人工智能公司DeepMind在基因研究領域取得重大突破，其開發的AlphaGenome工具成功解碼人類基因，相關成果登上國際權威學術期刊《自然》封面。這一工具可解析98%的非編碼基因區域，預測準確率達90%，為理解基因調控機制和疾病成因提供了全新視角。
該工具已展現顯著應用價值。自發布以來，AlphaGenome日均處理超百萬次API調用，吸引來自160個國家的3000余名科研人員使用。在摩根大通醫療健康峰會上，行業專家指出，藥物開發中最具挑戰的環節是發現具有治療潛力的新分子，而AlphaGenome的預測能力可能成為攻克這一難題的關鍵拼圖。
DeepMind創始人戴密斯·哈薩比斯在達沃斯論壇宣布，公司將啟動AI設計藥物的臨床試驗。他此前曾預言，人工智能將在十年內推動疾病治療取得革命性進展。這一判斷部分基于DeepMind在蛋白質結構預測領域的成就——其開發的AlphaFold系列模型已精準預測98.5%的人類蛋白質結構，包括DNA、RNA及配體相互作用，相關成果同樣發表于《自然》雜志。
制藥行業對AI技術的投入持續加碼。禮來、阿斯利康、諾華等跨國藥企均已建立AI藥物發現平臺，通過機器學習模型加速靶點識別和化合物篩選。麥肯錫咨詢公司預測，未來五年自主型AI系統可使臨床開發效率提升35%-45%，但分析師同時提醒，投資者需等待1-3年才能看到顯著回報。
學術界對新技術保持審慎樂觀。英矽智能首席執行官亞歷山大·扎沃龍科夫評價稱，AlphaGenome為破解生物學難題提供了強大工具，但其對藥物研發的直接影響仍需時間驗證。目前，科研人員正利用該工具研究阿爾茨海默病、罕見遺傳病等復雜疾病的基因根源，相關發現有望重塑疾病分類和治療范式。
