适用于生命科学的实验室闭环 AI

结构生物学的实验室在环技术正在通过将 AI 直接嵌入实验反馈周期来改变科学家确定和完善 3D 蛋白质结构的方式。

在这种范式中，AlphaFold 和 RoseTTAFold 等模型不仅可以预测结构，还可以根据冷冻电镜 (Cryo-EM) 等湿实验室分析或结合实验的实时数据进行调整、改进和重新排序。预测与验证之间的紧密结合，缩短了设计与发现之间的循环，加速了结构确定过程，减少了迭代时间，并加深了对蛋白质折叠、构象状态和结合位点的理解。通过使结构预测成为一个持续学习的系统，LITL 增强了药物研发中从靶点选择到先导化合物设计的每项下游决策。

AI 驱动的蛋白质建模与现实世界验证相结合。

其结果是一个动态系统，AI 在该系统中不断利用现实世界的数据进行重新训练，更有效地捕捉替代构象，更有效地对复合体和无序区域进行建模，并纠正可能会误导下游设计的错误。在原子级准确性决定治疗成功的领域中，LITL 可大规模提供精度，使 AI 用于结构预测成为药物研发循环中的起点和不断演进的智能资产。

分子设计需要快速的迭代周期来探索化学空间，并根据活性、选择性和可合成性优化候选分子。

生成式 AI 模型设计新的化合物，并在实验室中进行合成和测试，提供反馈，以指导进一步的 AI 驱动的分子设计。这种连续循环可锐化结构 - 活动关系 (SAR)，并在可行命中率时实现更快的收，使分子设计成为速度、迭代和化学真实感至关重要的循环中实验室的高影响力应用。

借助生成式 AI 加速从命中到先导的周期。

为了将虚拟分子转化为可行的候选药物，实验室在环分子设计使用预言机 (来自实验室分析或模拟的反馈) 来指导和重新训练 GenMol 和 MolMIM 等 AI 模型。快速过滤器对设计进行优先级排序，而顶级候选分子则通过现实世界验证进行优化。这种反馈循环在每个周期中都能构建出更智能、更像药物的分子。

分子在时间和空间中的移动、折叠和相互作用进行建模，能够捕获到静态结构预测通常无法观察到的行为。

在实验室在环工作流中，这些模拟不仅仅是预测工具：它们还可充当强大的过滤器，在投入昂贵的实验室合成之前验证和完善分子设计。分子动力学 (MD)、自由能计算和基于图形的模拟模型等技术可以评估稳定性、结合强度和构象灵活性。将这些输出集成到迭代 AI 训练循环中，可以帮助研究人员仅优先考虑最有前景的候选分子进行现实世界测试，从而创建一个反馈驱动的系统，将生成化学置于物理、可测试的现实中。

分子模拟将 AI 设计的化合物与物理现实相接触，揭示了它们在进入实验室之前的折叠、结合和行为方式。

分子模拟正在成为实验室在环工作流程中的主动学习信号。DualBind 和 EquiDock 等工具现在可以对动态进行建模并提供反馈，从而重新训练 MolMIM 和 GenMol 等生成式模型。通过将绑定能量和构象转换等输出集成到学习循环中，仿真正在从验证器发展为关键的发现驱动因素，从而使每个设计周期更快、更智能、更准确。

生物医学成像的实验室在环技术将 AI 和成像引入反馈驱动的循环，将分子设计与真实的生物学结果联系起来。

在此背景下，从数字病理学和多重荧光到 AI 增强型影像组学，成像技术都是高维度读数，可揭示细胞、组织或整个系统对候选疗法的反应。这些表型和空间见解不仅仅用于验证，它们还成为学习信号。集成到 AI 工作流中后，成像结果有助于改进生成模型、发现脱靶效应，并根据真实的生物反应优化化合物。通过将预测模型与视觉证据连接起来，实验室在环技术使成像成为发现引擎的动态组成部分，而不仅仅是诊断快照。

生物医学成像是生物学的一项基础技术。

生物医学成像正在迅速演变为实验室在环工作流中的关键反馈信号。scGPT、视觉 Transformer 和多模态基础模型等新 AI 模型现在可用于将表型图像与分子机制关联起来，从而实现从视觉数据中快速学习。自监督和对比学习技术将高维成像输出转化为再训练信号，以指导化合物优化、揭示脱靶效应并完善治疗假设。随着成像分辨率和模型可解释性的提高，生物医学成像正成为 AI 驱动发现的最强大工具之一。