正在细胞生物学范畴，根本模子为整合多样生物过程的认知供给了一种方式。生物根本模子的焦点劣势正在于其可以或许进修并表征细胞系统复杂的彼此联系关系特征。通过正在多组学数据长进行锻炼，这些模子可以或许孤立尝试或单一模态阐发中不易察觉的细微模式取联系关系，可能出正在更狭小研究中被的遍及生物学道理。

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　　为了应对分歧标准的生物彼此感化，MFM 需要建立同一 token，实现晚期融合，并采用夹杂多层留意力机制，区部（单模态）和全局（跨模态）留意力。为了实现多种下逛使命，MFM 需要设想提醒 token 节制的同一框架，例如掩码言语模子、对比进修、跨模态预测和前提生成等。

　　图｜分歧数据布景下的预锻炼和 Lab-in-the-loop 迭代改良。a。 MFM 正在来自丰硕布景的生物数据长进行锻炼。正在预锻炼期间，能够归纳综合来自特定上下文前提的多样化数据，丰硕已知和未知前提下的生物学学问暗示。面板中的示例场景申明了正在分歧细胞形态下归纳综合基因功能的设法，这有帮于正在使用中揣度出未见过的功能；b。 模子 - 数据 - 尝试，构成一个自动进修轮回。Lab-in-the-loop 模式发生迭代反馈，以不竭提拔多模态根本模子的能力和生成的生物学假设的质量。

　　跟着 AlphaFold 正在卵白质折叠上的冲破，以及 AI for Science 范畴的不竭立异，人工智能（AI）正势不成挡地沉构生命科学的研究范式。

　　其次，研究团队提出了 MFM 的计较组件，包罗同一的多模态数据暗示、夹杂多层留意力机制、提醒驱动的锻炼使命和人类学问的整合。

　　图｜多模态阐发手艺及其使用。A。 各类阐发手艺可供给丰硕多样的单细胞分辩率和空间分解数据；B。 来自阐发方式的数据可逾越核心的多个步调；C。 沉建细胞动力学的主要潜正在使用机遇。箭头暗示这些使用的根基机制是彼此联系关系的，利用 MFM 处理一项使命能够推进其他使命的完成。

　　受此，华裔学者、大学医学生物物理学帮理传授 Bo Wang 团队及其合做者提出了“开辟面向细胞生物学的多模态根本模子（MFM）”的构思，这类模子正在基因组学、组学、表不雅基因组学、卵白质组学、代谢组学和空间分解进行预锻炼，可以或许表征细胞形态，建立细胞、基因和组织的全体图谱。

　　数据和计较资本：需要多样化和大量的多原子数据；并行和加快计较资本；勤奋扩大锻炼和摆设根本模子。

　　科学取伦理考虑：生物根本模子应向；明白传达能力、局限性和利用案例；保障数据现私。

　　然而，正在推广使用 MFM 的过程中，仍然存正在手艺和监管方面的挑和和。虽然正在建立细胞生物学 MFM 时碰到的这些挑和取一般范畴的根本模子有一些类似之处，但研究团队发觉，该范畴的具体要乞降潜正在处理方案往往奇特。他们强调了以下几个问题？。

　　起首，MFM 的锻炼需要大规模、多样化的多组学数据，包罗单细胞测序、空间组学和纵向样本等，这些数据能够从全球细胞图谱等资本中获得，但需要进一步整合和尺度化。研究团队暗示，为领会决数据量不脚的问题，能够考虑操纵合成数据做为弥补。

　　正在表征细胞形态方面，MFM 可以或许通过整合分歧组学数据，更全面地舆解细胞形态的持续性，从而更精确地比力分歧细胞形态，并补全缺失的组学数据，例如正在临床样本中预测代谢组学数据。

　　正在虚拟扰动方面，MFM 可以或许预测遗传或化学扰动对细胞形态的影响，从而加快基因调控理解和新医治方式发觉，例如预测药物正在未知细胞系上的疗效，并指点尝试验证。

　　研究团队出格强调了 Lab-in-the-loop 的立异工做流程。正在这种模式下，尝试设想取计较模仿构成闭环反馈：MFM 通过预测未知细胞系的药物性指点尝试标的目的，尝试成果又反哺模子锻炼，构成学问迭代。这种数据驱动的跨范畴学问迁徙，冲破了保守假设驱动研究的局限，为复杂生物系统建模供给了全新思。

　　研究团队暗示，通过迁徙进修，MFM 能够使用于多种下逛使命，例如新型细胞类型识别、生物标记物发觉、基因调控揣度和虚拟扰动等，无望 AI 赋能的生物学阐发新时代，细胞生物学的复杂机制，支撑尝试设想，并扩展我们对生命科学的理解。

　　高通量组学手艺的快速成长，使生物学数据量呈指数级增加，远远超出了我们从中提取层面消息的能力。狂言语模子（LLM）通过整合海量数据并实现多使命使用，为处理海量数据处置问题供给了思。

　　根本模子是通过对海量数据集进行自监视进修锻炼的深度神经收集计较模子，因而通过迁徙进修正在普遍的下逛使命中展示出强大的能力。

　　MFM 通过自监视进修正在海量多组学数据长进行预锻炼，可以或许捕获生物间现蔽的交互模式。基于 Transformer 架构的 MFM 操纵留意力机制模仿 DNA 序列到基因表达的动态过程，其焦点劣势正在于打破单一模态阐发的局限，跨组学数据的深层联系关系。这种能力使得 MFM 鄙人逛使命中展示出惊人潜力：从沉建细胞发育轨迹，到预测基因扰动响应，再到发觉新型生物标记物，均能供给超越保守方式的精准洞察。

　　瞻望将来，将 MFM 融入医学范畴，可鞭策个性化医治、疾病建模和药物发觉等范畴的立异。这取细胞图谱（如 HCA）正在医学研究中曾经阐扬的变化性感化千篇一律。从素质上讲，发觉的将来将由一个充满活力、具有配合愿景的合做生态系统来孕育，使科学界有能力处理生物学和医学中一些最紧迫的挑和。

　　此外，研究团队认为，将人类学问融入 MFM 预锻炼过程十分主要，例如将通、基因本体、卵白质彼此感化收集和文献等学问以图嵌入或向量嵌入的形式插手模子，从而供给有用的归纳误差，加强模子的预测能力。

　　可注释性和风险：解读大型深度进修收集具有挑和性；预测需要以锻炼数据为根本，并供给生物布景；模子应能接管不确定的输出成果。

　　将 MFM 使用于整合多种组学数据，无望以史无前例的规模和精度，鞭策生物学的变化。要实现这一构思，需要生物学家、数据科学家、人工智能研究人员和伦理学家通力合做，以生成高质量数据、完美模子并确保可拜候性。

　　严酷的评估：尺度化数据集上的各类基准；评估包罗预测、生成、扰动和其他生物洞察力正在内的能力；公开的排行榜和竞赛。

　　通过整合多模态数据，MFM 正在表征细胞形态、预测基因功能以及沉建基因调控收集等方面展现出了奇特的劣势。