近日，中美两国在人工智能驱动的生物学研究领域取得了重大突破，这一消息引起了全球科学界的广泛关注。
美国科技巨头NVIDIA携手Arc研究所、斯坦福大学、加州大学伯克利分校及加州大学旧金山分校，共同推出了一款名为Evo2的开源AI生物模型。这款模型拥有惊人的400亿参数，整合了来自128,000个物种的93万亿核苷酸数据。Evo2的问世，预示着其在分子研究、精准医疗、药物研发及合成生物学等领域将发挥举足轻重的作用。全球研究者现在可以通过网页界面免费获取Evo2的源代码、训练数据及参数。
与此同时，在中国，清华大学人工智能产业研究院（AIR）与北京水木分子联合发布了BioMedGPT-R1的升级版，这是一款面向生物医学的开源多模态AI模型。新版本在原有BioMedGPT模型的基础上，融入了DeepSeek R1模型的精华。BioMedGPT-R1拥有170亿参数，并在美国执业医师资格考试（USMLE）中取得了67.1%的准确率，这一成绩已接近人类专家的水平。
清华大学AIR由著名智能科学教授张亚勤创立，他同时也是中国工程院外籍院士。此次发布的BioMedGPT-R1，进一步彰显了AIR在AI与生物医学交叉领域的深厚实力。
NVIDIA首席执行官黄仁勋在2024年GTC大会上强调了AI在生物学研究中的重要性，将其视为AI发展的三大关键方向之一。他表示：“在人类历史上，生物学首次有机会成为工程学，而不仅仅是科学。”这一观点得到了中国学者王建的呼应，他强调AI虽远未解决所有科学问题，但其跨学科融合的能力有望引领科研革命。
Evo2由Arc研究所的生物工程师帕特里克·徐的团队开发，能够处理编码和非编码DNA，其应用范围比早期的蛋白质预测模型如AlphaFold更为广泛。Evo2能预测癌症相关基因（如BRCA1）中的遗传突变对人类健康的影响，其区分良性突变与有害突变的准确率超过90%。这将极大加速遗传分析与药物研发进程。
Evo2还能处理多基因结构及调控区域，整合基因组学、表观基因组学、蛋白质组学及结构预测工具，成为遗传研究中的多面手。Evo2在训练数据中排除了病原体，以确保安全性和伦理性。该模型能够设计基因修饰、识别突变，甚至创造全新的生物系统，预示着AI在生物技术创新中将发挥核心作用。
同一天，清华大学与水木分子推出了BioMedGPT-R1的升级版。这款拥有170亿参数的模型，在生物医学应用中展现了卓越的深度推理能力。其整合文本与生物数据的多模态分析能力，使其在药物发现与医疗推理等任务中表现出色。BioMedGPT-R1在USMLE中的高准确率，使其跻身人类专家与商业模型之列。
BioMedGPT-R1能够深入分析药物分子并预测药物靶点，成为药物研发领域的宝贵工具。其在生物医学问答任务中的优异表现，预示着AI将深刻改变医疗研究与诊断的方式。
