Evo2开发者Patrick Hsu谈使用 AI 构建生物学应用商店

Arc Institute 的联合创始人 Patrick Hsu 讨论了 AI 在生物学中超越药物开发的机会，以及他们的新生物学基础模型 Evo 2 如何实现广泛的应用生态系统。Evo 2 在庞大的基因组数据集上进行了训练，以学习需要数年时间才能找到的进化模式;因此，该模型可用于从识别导致疾病的突变到设计新的分子甚至基因组规模的生物系统等应用。

以下内容由AI总结，原文与访谈详见：

https://www.sequoiacap.com/podcast/training-data-patrick-hsu/

这是一篇关于人工智能与生物学融合的播客访谈记录，Arc Institute联合创始人Patrick Hsu，探讨了人工智能在生物学领域的应用，尤其是Evo2基础模型的作用，以及对未来医学和科研的展望。

1. 1. AI在生物学中的应用现状与挑战：AI在药物开发方面虽有潜力，但药物研发的漫长流程和监管审批是主要瓶颈。AI在生物学的应用不应局限于药物设计，还可用于理解和编程基本生物系统。
2. 2. Evo 2模型的特点与应用

• • 基于进化理论训练：受进化力量启发，通过在大量基因组数据上训练，学习遗传密码模式，预测突变功能影响。

• • 多领域应用：可用于预测疾病相关突变（如BRCA1基因）、设计新的CRISPR基因编辑系统等。能在分子、细胞等不同层面理解生物学过程，推动生物学研究。

4. 3. 数据与模型发展

• • 数据来源：训练数据来自科学界的开源数据库，如Sequence Read Archive，涵盖多种生物的基因组数据。

• • 模型挑战与发展：使用生物语言模型存在解释性难题，未来需开发更多注释工具和技术。期望出现更多能在科学研究各环节发挥作用的模型和AI智能体。

6. 4. Arc Institute的作用与团队建设

• • 研究突破：致力于长期研究能力突破，融合学术与产业优势，探索多学科交叉研究。

• • 团队协作：重视多学科团队建设，吸引不同背景人才，打造类似科技公司的运营模式，注重科研成果的实际应用。

8. 5. 未来展望

• • 短期（2025年）：有望实现全IgG抗体设计和从头设计酶，推动蛋白质工程发展。

• • 中期（2030年）：构建准确有用的虚拟细胞模型，助力药物靶点设计，提高治疗成功率。

• • 长期（2050年）：实现科学超级智能和科学方法的端到端递归，建立全自动化湿实验室。

分享一段湖南卫视与Evo2两位开发者许忠豪&许安祺的科普对话视频（其中涉及到农业育种应用）：

Evo-2模型是什么？

https://w.mgtv.com/b/715003/22681597.html

Evo2使用，除了本地化部署外（需要强大的计算资源），可在英伟达（https://build.nvidia.com/nvidia/evo2-protein-design/nim）和Arc（https://arcinstitute.org/tools/evo/evo-designer）官网在线使用。

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