BioAI 生命科学日报 2026/2/5

今日摘要 

深度学习破译人类启动子"调控语法"，基因疗法从"剪切"走向"编程"时代。
开源AI在文献综述上碾压GPT，引用终于不瞎编了，科研狗狂喜。
今天脑科学和基因调控双线开花，做神经疾病研究的建议重点看前两条。

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今日 AI 生命科学资讯

👀 只有一句话

深度学习正在重新定义我们理解人类基因组的方式——从启动子到基底神经节，AI正在破译生命的"源代码"。

🔑 3 个关键词

#基因调控 #脑科学AI #蛋白质结构

🔥 重磅 TOP 10

1. 深度学习破译人类启动子的"调控语法"

以前想搞清楚一个基因为什么开启、为什么关闭，得做无数实验慢慢试。现在呢？研究团队用MPRA（大规模平行报告基因检测）喂给深度学习模型，直接让AI学会了人类启动子的"语法规则"。这意味着什么？未来设计基因疗法时，我们可能像写代码一样精准控制基因表达。基因编辑的下一个战场，不是剪切，而是"编程"。

2. 人类基底神经节首个单细胞多组学图谱发布

帕金森、亨廷顿舞蹈症、精神分裂症——这些病都跟基底神经节有关，但我们对这块脑区的基因调控一直是"盲人摸象"。这项研究首次同时测了8个基底神经节区域的染色质状态和转录组，还训练了深度学习模型来预测疾病相关变异的功能影响。简单说：以后拿到一个精神疾病的风险位点，AI能告诉你它到底干了什么坏事。

3. 开源AI工具在文献综述上碾压GPT等大模型

做科研最头疼的事之一：写文献综述时引用出错。GPT们经常"一本正经地胡说八道"，编造根本不存在的论文。现在有个开源AI工具专门解决这个问题，在文献综述任务上准确率吊打商业大模型，关键是——引用终于对了！科研狗们，这个工具值得收藏。

4. AI驱动的智能手术视频基础模型登场

手术室里的AI不再只是看片子了。这个大规模自监督视频基础模型专门针对手术场景训练，能理解手术流程、识别关键步骤、甚至预测风险。想象一下：未来的手术机器人不仅能动手，还能"看懂"整个手术在干嘛。外科医生的AI助手，正在从"工具"进化成"同事"。

5. 医生将成为"上下文工程师"？Nature Medicine发文讨论

生成式AI时代，医生的角色正在悄悄变化。这篇Nature Medicine的观点文章提出：未来医生的核心技能之一，可能是学会如何给AI"喂"正确的上下文——病史、检查结果、患者偏好——让AI输出更精准的建议。不是AI取代医生，而是医生要学会"驾驭"AI。这个观点很有意思，值得每个医疗从业者思考。

6. 人类皮肤"沉睡痛觉神经元"的分子图谱首次绘制

为什么有些人对疼痛特别敏感？答案可能藏在一群"沉睡"的神经元里。研究团队结合电生理和单细胞转录组学，首次定义了人类皮肤中这类神经元的分子特征，还发现了一个叫Oncostatin M的分子能选择性调控它们。神经病理性疼痛的新靶点？这个发现可能开启全新的止痛药研发方向。

7. 脑膜血管阻断竟能增强脑瘤免疫治疗效果

胶质母细胞瘤（GBM）是最难治的脑癌之一，免疫治疗对它几乎无效。但这项研究发现了一个反直觉的策略：阻断脑膜血管，反而能激活一群"边境巡逻"的巨噬细胞，增强抗肿瘤免疫。这暗示了一种新的手术策略——在切肿瘤的同时，顺便"封锁"某些血管，可能让免疫治疗更有效。

8. 细菌在肿瘤内外的位置，决定了它是敌是友

同一种细菌，在癌细胞里面和外面，对肿瘤免疫的影响竟然完全相反！这项乳腺癌转移模型研究揭示：细菌的"住址"决定了它会激活哪种中性粒细胞状态，进而影响肿瘤命运。微生物组与癌症的关系，比我们想象的复杂得多。

9. GPU加速让基因组处理成本从100美元降到不到1美元

基因组测序越来越便宜，但数据处理成本一直是个大坑。这个叫Embarrassingly_FASTA的工具用GPU加速，把单个基因组的处理成本从约17美元（CPU按需）或120美元（商业服务）直接砍到不到1美元。更重要的是，它让保留原始FASTQ数据、随时重新分析成为可能。泛基因组时代的基础设施，正在被重新定义。

10. 人脑区域蛋白质组图谱揭示神经疾病新线索

想知道大脑不同区域的蛋白质有什么不同？这项研究绘制了人脑的区域分辨率蛋白质组图谱，揭示了各脑区之间的功能连接，以及与神经疾病的关联。阿尔茨海默、帕金森的研究者们，这份图谱可能是你们的新宝藏。

📌 值得关注

[研究] 机器学习大幅减少电池寿命测试所需时间 - 虽然不是生命科学，但这个方法论对AI药物筛选有启发

[研究] 深度学习用于早产儿视网膜病变自动诊断 - 新生儿眼科筛查的AI助手

[研究] 肝癌预后的干性与血管生成基因机器学习模型 - 又一个AI预后模型，但这次聚焦肿瘤微环境

[开源] ProteinFlow：蛋白质结构数据深度学习处理流水线 - 做蛋白质AI的同学可以关注

[开源] DeepPurpose：药物-靶点相互作用预测工具包 - 老牌AI制药工具，持续更新中

[开源] SemiBin：宏基因组分箱的自监督深度学习方法 - 微生物组研究者的好帮手

[产品] Open Health：开源AI健康助手 - 3800+ Star，数据本地存储，隐私友好

[产品] Open Wearables：可穿戴健康数据统一API平台 - 自托管，AI-ready，整合各种手环手表数据

📊 更多动态

#类型标题链接
1研究阿尔茨海默小鼠模型中参考基因的年龄和性别差异链接
2研究药物结合位点的效力与耐药性空间解码链接
3研究医学图像分割的频率-空间双感知网络链接
4研究肠道微生物组与血吸虫感染及心血管风险的关联链接
5研究非梗阻性无精症的线粒体功能障碍基因生信分析链接
6开源Awesome Healthcare AI数据集合集链接
7开源DANCE：单细胞分析深度学习库链接
8开源ClairS：长读长体细胞变异检测深度学习方法链接

🔮 AI生命科学趋势预测

AlphaFold 3 开源版本或重大更新

  • 预测时间：2026年Q2
  • 预测概率：60%
  • 预测依据：今日多项蛋白质相关研究（如 ProteinFlow 持续更新）+ DeepMind历史上倾向于在重大会议前发布更新

基因调控AI模型进入临床前验证

手术AI视频模型商业化加速

❓ 相关问题

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