BioAI 生命科学日报 2026/2/7

今日摘要 

RNA适配体设计从几个月压缩到一轮实验，GRAPE-LM让分子筛选效率提升十倍。
医院"脏数据"也能训出好模型，可解释AI同时在心电图诊断领域突破黑箱困境。
今天的主题很明确：AI正在重写生命科学的时间表，做分子诊断和医学影像的该动起来了。

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今日 AI 生命科学资讯

👀 只有一句话

RNA适配体进化从几个月缩短到一轮实验，生成式AI正在重写分子设计的时间表。

🔑 3 个关键词

#RNA适配体 #医学影像AI #空间转录组

🔥 重磅 TOP 10

1. 生成式AI让RNA适配体"一轮进化"成为现实

传统筛选RNA适配体（一种能精准识别靶标的分子工具）需要反复迭代好几个月。现在，研究团队开发了GRAPE-LM——一个基于核酸语言模型的生成式AI，直接预测高亲和力序列。实测下来，一轮实验就能拿到可用的适配体。对做分子诊断、靶向递送的团队来说，这意味着研发周期可能被压缩到原来的十分之一。

2. Nature子刊：从医院数据直接训练神经影像模型

以前训练医学影像AI，要么用公开数据集（样本有限），要么花大力气清洗医院数据。这篇研究直接在医疗系统级别的真实数据上训练神经影像模型，证明了"脏数据"也能出好模型。对医院IT部门和AI团队来说，这可能是个信号：别再等完美数据集了，手头的数据就能用。

3. 图神经网络实时预测颅内动脉瘤血流动力学

颅内动脉瘤破裂风险评估，传统方法要跑几小时的流体仿真。这个物理约束图神经网络把预测时间压到实时级别，而且保持了物理一致性。神经外科医生做术前评估时，终于不用干等仿真结果了。

4. Graph Transformer识别空间单细胞互作

空间转录组数据越来越多，但细胞之间到底怎么"聊天"一直是个黑箱。这个Graph Transformer模型能从空间位置和表达谱中挖出细胞间的互作关系。做肿瘤微环境、免疫浸润研究的，可以关注一下。

5. 弱监督Transformer从电子病历诊断罕见病

罕见病诊断难，难在样本少、标注贵。这个弱监督Transformer只需要少量标签就能从电子病历中识别罕见病亚型，论文用肺部疾病做了验证。对罕见病研究者来说，这可能是个低成本起步的方案。

6. xGNN4MI：可解释图神经网络读懂12导联心电图

心电图AI诊断不新鲜，但医生最怕"黑箱"。这个xGNN4MI不仅能分类心血管疾病，还能告诉你模型在看哪些导联、哪些波形。可解释性终于跟上了准确率。

7. AI驱动3D亚细胞RPE图谱揭示极性建立过程

视网膜色素上皮（RPE）细胞的极性建立一直是眼科研究的热点。这个AI系统能自动构建3D亚细胞图谱，发现了细胞状态转变的关键节点。做眼科再生医学的可以深挖。

8. ConvAHKG：双通道卷积知识图谱助力药物重定位

药物重定位（老药新用）是AI制药的热门赛道。这个方法把动作级别的知识图谱和双通道卷积结合起来，挖掘药物-疾病新关联。对做药物发现的团队，又多了一个可尝试的pipeline。

9. DiReG：细胞直接重编程的导航地图

想把皮肤细胞变成神经元？直接重编程是条路，但路线图一直不清晰。DiReG整合了大量重编程数据，帮你规划最优转化路径。做细胞治疗、再生医学的可以参考。

10. SimCardioNet：混合学习框架自动分类心电图

又一个心电图分类模型，但这次是混合学习框架，兼顾了准确率和泛化能力。对做心电AI产品的团队，可以对比一下和自家模型的差距。

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1研究FAIR数据政策中的缺失环节：生命科学生物数据资源链接
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5开源ClairS：长读长体细胞小变异检测深度学习方法链接
6开源HealthChain：医疗AI的中间件层链接
7开源DANCE：单细胞分析深度学习库链接

😄 AI生命科学趣闻

Nature：AI聊天机器人正在"失控"——科学家们在偷听

今天最有意思的一条：Nature报道说，有科学家专门研究AI聊天机器人在野外的"奇葩表现"。想象一下，一群研究员像观察野生动物一样，记录ChatGPT们的各种"出格"回答。AI圈的"动物行为学"，这下有了。

🔮 AI生命科学趋势预测

RNA适配体AI设计工具商业化加速

  • 预测时间：2026年Q2
  • 预测概率：70%
  • 预测依据：今日新闻 GRAPE-LM实现一轮进化 + 分子诊断和靶向递送市场需求旺盛，技术成熟度已达商业化门槛

医院级真实数据训练成为医学影像AI主流范式

可解释医学AI成为FDA/NMPA审批新焦点

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