哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院的研究团队在人工智能领域取得了重大突破，他们开发了一种名为“通用表达转换器”（GET）的新型AI模型，该模型能够精确预测人类细胞内的基因活动，为理解细胞内部工作机制提供了前所未有的视角，这一研究成果不仅标志着生物学研究方法的重大革新，更为探索癌症、遗传疾病等健康问题开辟了全新的途径，相关论文已在最新一期《自然》杂志上发表，引起了全球科学界的广泛关注。

GET模型的问世，是研究人员利用数百万个正常人体细胞的基因表达数据，通过机器学习算法训练得出的成果，这些数据不仅涵盖了基因组序列，还包括了关于基因组哪些部分是可访问和表达的信息，GET模型的整体思路与ChatGPT等大型语言模型相似，即通过训练数据识别基础规则（如语言语法），然后将这些规则应用于新场景，经过大量数据的训练和优化，GET模型已经变得足够精准，能够预测未曾见过的细胞类型中的基因表达模式，并且预测结果与实验数据高度一致。

传统生物学方法虽然能够描述细胞的工作原理以及它们如何响应外界变化，但缺乏对细胞行为及其对变化（如致癌突变）反应的预测能力，相比之下，GET模型能够准确预测细胞活动，这标志着生物学研究从主要依赖描述性分析的领域，转变为可以预测并调控细胞行为背后系统的科学，这一转变不仅提升了生物学研究的深度和广度，更为医学研究和疾病治疗提供了强有力的支持。

在GET模型的应用中，研究人员利用AI预测特定细胞内活跃的基因，这类信息对于确定细胞身份及功能至关重要，在一个针对遗传性儿童白血病的研究案例中，GET模型成功预测了某些突变会破坏决定白血病细胞命运的两种转录因子之间的互动，这一预测随后得到了实验验证，从而增强了人们对这种疾病驱动机制的理解，这一研究成果不仅为探索多种疾病病理开辟了新途径，也为发现新的治疗靶点提供了可能。

GET模型的出现，不仅为科学家提供了更强大的工具来探索生命奥秘，还为医学研究带来了革命性的变化，通过向计算机模型输入新发现的突变，研究人员可以深入了解这些突变如何影响细胞，从而加速新药的研发进程，提高疾病诊断的准确性和治疗的有效性，GET模型还有助于揭示基因组中那些未知的“暗物质”——非编码区域的基因组的功能，这些区域一直是科学家们探索的难点和热点。

在疾病研究领域，GET模型能够提供更精确的基因表达数据，帮助科学家们更早地发现疾病标志物，从而为早期诊断和治疗提供可能，在药物开发中，它能够预测药物对基因表达的影响，加速新药的研发进程，降低药物研发的成本和风险，甚至在个性化医疗中，GET模型也能够根据个体的基因表达差异，为每个人定制最合适的治疗方案，实现真正的精准医疗。

GET模型的问世也带来了新的挑战和问题，如何确保数据的隐私和安全，如何避免技术的滥用，都是研究人员需要深思的问题，随着AI技术的不断发展和应用，我们也需要建立更加完善的监管机制，以确保技术的健康发展和社会福祉的最大化。

尽管如此，GET模型作为人工智能领域的一颗新星，已经照亮了科学研究的道路，为生物学和医学研究带来了前所未有的机遇和可能，这一研究成果不仅体现了人类智慧的胜利，更为我们探索生命奥秘、改善人类健康提供了强大的动力和支持，我们有理由相信，在GET模型的引领下，未来的生物学和医学研究将更加深入、更加精准、更加高效，为人类社会的可持续发展和健康福祉作出更大的贡献。

参考来源：

1、科技日报

2、新闻频道（中国青年网）

3、IT之家