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AI 自主發(fā)現(xiàn)進(jìn)行藥物發(fā)現(xiàn)的時(shí)代，真的來(lái)臨了。

近期，上海交通大學(xué)、臨港實(shí)驗(yàn)室、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、復(fù)旦大學(xué)、MIT 等國(guó)內(nèi)外頂尖機(jī)構(gòu)，發(fā)布的 AI 智能體系統(tǒng) “元生”（OriGene）實(shí)現(xiàn)重大突破——首次自主發(fā)現(xiàn)針對(duì)腸癌、肝癌等疾病的原創(chuàng)靶標(biāo)，并經(jīng)實(shí)驗(yàn)概念驗(yàn)證了其治療潛力。這是一項(xiàng)真正的科學(xué)發(fā)現(xiàn)！

論文鏈接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.06.03.657658v1

代碼倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/GENTEL-lab/OriGene

靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)：新藥研發(fā)的 “死亡谷”

在創(chuàng)新藥物研發(fā)中，“靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)” 是至關(guān)重要的一環(huán)，直接影響下游藥物的開(kāi)發(fā)。全球超九成候選藥物在臨床階段宣告失敗，超 50% 是因源頭的靶標(biāo)選擇不當(dāng)。然而目前靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)仍主要依賴疾病生物學(xué)家的經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，需從海量碎片化數(shù)據(jù)中整合多維證據(jù)。

當(dāng)前基于大語(yǔ)言模型（LLM）的科學(xué)智能體已經(jīng)在工具協(xié)同調(diào)用、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)融合與科學(xué)推理自動(dòng)化方面取得進(jìn)展，但這些模型都沒(méi)有針對(duì) “靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)” 這一任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，無(wú)法有效處理靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中涉及的多模態(tài)、多尺度數(shù)據(jù)與證據(jù)。同時(shí)，該領(lǐng)域也缺乏公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)化基準(zhǔn)，嚴(yán)重阻礙了相關(guān)模型能力的系統(tǒng)化評(píng)估。

多智能體虛擬疾病生物學(xué)家 “元生”（OriGene）首次為靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)難題提供了完全端到端的解決方案！

為驗(yàn)證 “元生” 的性能，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)造了全球首個(gè)靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)測(cè)評(píng)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集TRQA，并以 60.08% 的得分顯著超越允許使用搜索引擎的人類領(lǐng)域?qū)＜遥?5%），同時(shí)在文獻(xiàn)選擇題任務(wù)中全面壓制 DeepSeek-V3、GPT-4o 等主流模型。

在考察精準(zhǔn)文獻(xiàn)解析能力的簡(jiǎn)答題（TRQA-lit）和藥物競(jìng)爭(zhēng)格局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)推理（TRQA-db）任務(wù)中，OriGene 分別以 82.76% 與 72.05% 的得分刷新紀(jì)錄，相對(duì)次優(yōu)模型最高提升達(dá) 32.1%。

不僅如此，在肝癌、結(jié)直腸癌這兩個(gè)真實(shí)疾病場(chǎng)景中，“元生” 也通過(guò)信息檢索、多模態(tài)數(shù)據(jù)整合等策略優(yōu)先篩選出 G 蛋白偶聯(lián)受體 160（GPR160）和精氨酸酶 2（ARG2）作為最具潛力的治療靶標(biāo)，并通過(guò)細(xì)胞實(shí)驗(yàn)初步驗(yàn)證了靶標(biāo)的有效性。

細(xì)胞實(shí)驗(yàn)初步了驗(yàn)證 “元生” 篩選得到的靶標(biāo)的有效性

核心架構(gòu)：模擬專家思維的自進(jìn)化多智能體系統(tǒng)

“元生” 核心并非單一大模型，而是遵循一套嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩说蕉斯ぷ髁鳌?/p>

首先，系統(tǒng)基于一個(gè)融合了領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)與頂尖科研范式的 “思維模板庫(kù)”，將復(fù)雜的生物學(xué)問(wèn)題系統(tǒng)性拆解為可驗(yàn)證的子任務(wù)。

其次，它會(huì)動(dòng)態(tài)調(diào)用一個(gè)包含超過(guò) 500 個(gè)與靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)密切相關(guān)的專業(yè)工具與數(shù)據(jù)庫(kù)，為每個(gè)子任務(wù)構(gòu)建專屬的解決路徑。

最后，通過(guò)對(duì)多模態(tài)證據(jù)的深度融合與推理，“元生” 能生成具有清晰機(jī)理、可解釋、可追溯的原創(chuàng)科學(xué)假說(shuō)，為實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提供精準(zhǔn)指導(dǎo)。

“元生” 工作流程

破除幻覺(jué)：以思維模板實(shí)現(xiàn)可解釋的深度推理

與通用領(lǐng)域相比，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)糜X(jué)的容忍度較低。為克服通用大模型在專業(yè)領(lǐng)域常見(jiàn)的 “邏輯幻覺(jué)”， “元生” 提出了結(jié)構(gòu)化思維模板增強(qiáng)框架用于指導(dǎo)問(wèn)題拆分與思考推理這一核心機(jī)制。

研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)分析生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中所包含的研究范式的邏輯架構(gòu)，構(gòu)建了一個(gè)可復(fù)用的領(lǐng)域推理模板庫(kù)，并將其植入 Coordinator（協(xié)調(diào)）、Planning（規(guī)劃）、Reasoning（推理）、Critic（評(píng)價(jià)）和 Report（匯報(bào)）這五個(gè)智能體中。

這使得 “元生” 在進(jìn)行問(wèn)題拆解和工具選擇時(shí)，能遵循科學(xué)規(guī)律，而非依賴模型的自由推理，從而能夠集成人類科學(xué)家的高質(zhì)量思維，減輕邏輯幻覺(jué)。

更重要的是，“思維模板” 將隱性的決策過(guò)程顯性化、透明化，當(dāng)結(jié)論存疑時(shí)，可精準(zhǔn)回溯至具體的邏輯節(jié)點(diǎn)，極大地提升了研究過(guò)程的可解釋性、可審計(jì)性與責(zé)任可追溯性。

思維模板示例：探究與甲氨蝶呤（MTX）聯(lián)合應(yīng)用、基于反應(yīng)機(jī)制的現(xiàn)代藥物靶標(biāo)，用于類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎（RA）治療，還有哪些潛在新組合可供挖掘？

性能暴漲：無(wú)需重訓(xùn)的雙層自進(jìn)化機(jī)制

“元生” 最關(guān)鍵的創(chuàng)新在于其無(wú)需重新訓(xùn)練的 “雙層自我進(jìn)化” 能力，使其具備持續(xù)成長(zhǎng)的潛力。在雙層優(yōu)化機(jī)制中，第一層為任務(wù)內(nèi)動(dòng)態(tài)優(yōu)化（Test-time Scaling）。針對(duì)單一問(wèn)題，智能體通過(guò) “任務(wù)分解 - 工具調(diào)用 - 結(jié)果反思 - 策略重規(guī)劃” 的閉環(huán)進(jìn)行多輪深度思考，迭代次數(shù)越多，響應(yīng)質(zhì)量越高，尤其擅長(zhǎng)攻克需要深度領(lǐng)域知識(shí)的復(fù)雜難題。

“元生” 的雙層自我迭代進(jìn)化機(jī)制

第二層則為系統(tǒng)級(jí)能力演進(jìn)（Capability Evolving）?！霸?能自動(dòng)從專家或?qū)嶒?yàn)驗(yàn)證的最高質(zhì)量解決方案中，提煉并生成新一代的 “思維模板”。這些更優(yōu)的模板被反哺回系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)，形成了一個(gè)強(qiáng)大的良性循環(huán)，使其系統(tǒng)性能力隨經(jīng)驗(yàn)積累而持續(xù)提升。

首創(chuàng)評(píng)測(cè)：在全新基準(zhǔn) TRQA 上超越人類專家與頂尖模型

為科學(xué)評(píng)估 “元生” 真實(shí)性能，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了全球首個(gè)針對(duì)靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的綜合性基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 TRQA (Target Research Question-Answering)，包括文獻(xiàn)解析數(shù)據(jù)集 TRQA-lit（1280 題）和競(jìng)爭(zhēng)格局分析數(shù)據(jù)集 TRQA-db（641 題）兩部分，填補(bǔ)了該領(lǐng)域長(zhǎng)期存在的評(píng)測(cè)空白。TRQA 的題目設(shè)計(jì)對(duì)標(biāo)藥理學(xué)家的實(shí)際工作場(chǎng)景，難度達(dá)到專家級(jí)水平，是評(píng)估靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)能力的黃金標(biāo)準(zhǔn)。

基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 TRQA 構(gòu)建過(guò)程

在 TRQA 基準(zhǔn)測(cè)試中，“元生” 的性能全面超越了允許使用搜索引擎的人類專家組，并顯著領(lǐng)先于 DeepSeek-R1、GPT-4o，Claude 3.7 等前沿模型。此外，在 GPQA、DbQA、LitQA 等多個(gè)公開(kāi)基準(zhǔn)測(cè)試中，“元生” 同樣表現(xiàn)出大幅領(lǐng)先的優(yōu)勢(shì)，證明了其在復(fù)雜科學(xué)推理、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)交互和文獻(xiàn)理解等方面的卓越能力。

在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 TRQA 中 OriGene 表現(xiàn)超越人類專家及其他基準(zhǔn)模型并在各子領(lǐng)域基準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景中 OriGene 均取得最優(yōu)表現(xiàn)

未來(lái)展望：科學(xué)智能體路在何方

作為一項(xiàng)開(kāi)創(chuàng)性成果，“元生” 在短短兩周內(nèi)自主發(fā)現(xiàn)了肝癌與腸癌的兩個(gè)全新靶標(biāo)，展現(xiàn)出超越人類頂尖專家的靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)能力。目前，“元生” 仍在持續(xù)迭代進(jìn)化。

未來(lái)，這支由頂級(jí)研究專家組成的科研團(tuán)隊(duì)將長(zhǎng)期投入，持續(xù)打磨這款具有里程碑意義的工具。通過(guò)提升工具調(diào)用效率與主題聚焦能力，擴(kuò)展可接入的數(shù)據(jù)集與工具類型，并加強(qiáng)生成內(nèi)容的評(píng)價(jià)與過(guò)濾機(jī)制，“元生” 有望為新藥研發(fā)提速、攻克重大疾病注入前所未有的中國(guó)力量。