多组学与AI时代：生物信息学从业者的未来进化之路

大家好，这里是生信之灵，今天我们来聊聊生物信息学中尤其是多组学的未来发展，以及在这个AI飞速发展的当下，我们作为生信研究者，应该如何适应AI时代？根据ARK的年度报告(ARK Big Ideas 2026)，多组学或者说基因组学，将是人工智能领域最深刻的应用方向，也是对人类影响最为深远的领域之一。

目前，基因测序的成本在大幅下降，测序速度也在显著提高。根据ARK的报告，第一个人类基因组测序耗时约13年，成本接近30亿美元；而现在，成本已经降到100美元左右，ARK预测到2030年将进一步下降至10美元。Roche发布的Axelios测序技术，大概1个多小时就能给新生儿做一整个人类基因组测序， 价格是150美元。随着成本的下降和测序速度的加快，测序数据将迎来爆炸式增长。预计到2030年，生物数据规模将扩大10倍以上。尤其是单细胞测序技术的普及，使得数据生成量将远超其他任何领域，生物测序已成为当前数据增长的核心引擎, 而大规模的数据增长必然会吸引AI领域的目光。

由于测序速度加快、成本降低，我们可以更轻易地获取海量测序数据。对应的算法需求方向，我认为主要有两个。

一个是基于大语言模型的方向，即开发特定生物学或医学领域的专家模型。这类模型可以是那种大而全、覆盖生物学或医学广泛领域的通用模型，用于疾病诊断、基因查询与挖掘等任务。另一个技术路线是针对特定领域的专家模型，它虽然覆盖面不全，但在特定任务上表现更优。

另一个重要方向是面向具体组学任务的分析算法与工具，尤其是基因组学的多模态集成，用于疾病的快速诊断以及基因治疗。尤其是随着测序数据爆炸式增长，数据量虽然增加，但由于成本限制，数据质量可能参差不齐。因此，一个潜在的应用方向是，利用单一模态的测序数据对疾病进行初步分析和诊断；而如果能同时整合基因组、转录组、蛋白质组等多个模态的信息，就能获得更全面的视角，为疾病提供更精确、更详细的诊断依据。

对于AI4Science领域的生信从业者而言，AI不仅是我们致力于探索和开发的前沿研究目标（如上述的各类专家模型），它同样在以惊人的速度重塑着我们自身的研发方式。

当前AI开发工具的加速发展，例如cursor、claude code、trae等基于大语言模型的编程工具，正在极大提高生物信息学家的生产力。如今，很多项目已经不需要人工逐行写代码，只需用自然语言提示大语言模型，就能按要求生成代码。甚至像FARS项目这样的尝试，已经可以完全自主地进行研究，从生成idea、设计实验到撰写论文，都可以由AI完成。尽管目前它的表现还不够完美，但相信在不远的未来，它将替代许多研究人员的重复性的甚至是低创新性的工作。

如果整个生信领域实现全自动化，那么很多从业人员就会担心失业，陷入焦虑。那么，如何防止在生信领域被AI替代呢？或者说，应该如何站在AI科研时代的前沿？我认为，尽管AI能极大提高生产力，但在目前乃至不远的未来，它仍然无法很好地替代一些重要的人类工作。

在这种情况下，对于生物信息学及AI4Science领域的研究人员，我们需要做到以下几点：

第一，具备发现生物问题的核心能力

在AI时代，发现问题远比通过开发算法来解决问题更为重要，因为具体的算法工程实现任务（敲代码、调包），AI可以高效搞定，但它目前很难自主洞察并定义出高价值的特定的生物学或医学痛点。对于AI4Science从业者来说，把复杂的生物学问题抽象转化为AI可计算的数学和物理模型，才是不可替代的核心。

第二，对抗AI幻觉：提升结果鉴别与生物机制的解释能力

大语言模型仍然存在幻觉，它并非真正的智能，而是根据学习到的数据分布，给出一个看似合理的输出，这个结果并不一定正确。因此，生信人员必须加强生物学和医学的基本功。面对深度的科研探索，你不仅要能鉴别AI生成的代码或结果是否正确，更要能将计算结果与生物学机制（或湿实验）结合起来，赋予AI“黑盒”模型以可解释性。

第三，从学生向导师转变

过去的传统科研模式，尤其是对于硕士、博士、博士后这些一线科研人员来说，通常由导师和科研人员共同提出idea，而具体的工程性代码由一线人员完成，导师负责指引方向。但在AI生产力大爆发的时代，很多工程性的编程任务完全可以由AI替代。因此，生信之灵给一线科研人员的建议就是应该把自己当作导师，把AI当作助理或学生。你需要思考idea、规划整个项目，并锻炼带团队做项目的能力——只不过你带的团队可能是由多个AI Agent组成的。工程性任务可以交给AI，人类的核心价值在于战略把控和统筹协调各个AI的工作。生信之灵的另一个建议就是，一线的科研人员要多去尝试指导学生工作，要把自己带入导师的角色，而不仅仅把自己当成学生或工程执行者，比如你是博士生，那你就去带硕士生，你是硕士生，你就可以去带一些上进的本科生。

第四，提升使用AI工具的能力

核心就一点，大家都用AI，我要当那个用AI用的最好的！虽然AI可以极大提高生产效率，但是不同人对AI的使用和理解也会有不同。在大家都使用AI提高生产力的情况下，你应该尽力提升使用AI的能力，尝试新的工具，去学习如何管理和编排一个AI智能体团队。即使是用AI完成工程性项目，也要通过学习掌握更先进的提示词技巧、更高效的AI工具和自动化工作流（Workflow），让AI更高质量、更低成本地完成你的科研任务。

第五，打造个人品牌与护城河

随着AI生产力极大提升，生信工程师和相关领域的科研人员将面临更激烈的竞争，行业内卷不可避免，论文数量也会爆炸式增长。在未来，缺乏核心竞争力的初级人员很容易被淘汰；而由于生信和AI4Science行业门槛极高，外行或经验不足的从业者在面对海量数据和复杂AI工具时，往往会感到迷茫，迫切需要明确的方向指引和专业建议。这时，他们自然会去寻找并追随行业内的翘楚。这正是我们需要打造个人品牌的另一个核心原因——成为输出价值和方向的“引路人”。除了前面提到的适应AI时代的发展策略外，我们更应像生物信息学领域的大牛（如Fabian Theis）那样，通过提供底层基础性的工具、维护开源生态建设（如开源模型权重、核心算法包、制定行业数据标准）、深耕某一垂直领域来建立护城河与知名度。科研不仅需要提出和解决问题的能力，还需要社交和学术圈子的支持。提升个人品牌不仅能让你获取追随者，更有助于你进入更顶尖的学术圈子，获取更多不可替代的资源。