院士专家共议：生物信息学的下一个十年

生物信息学的下一个十年将在学科交叉融合、大模型深度应用、理论体系构建及人才培养中迎来变革性发展，其核心方向包括数学与系统科学的深度参与、大模型与生物医学的高层次结合、从数据到知识的转化机制探索，以及跨学科人才培养体系的完善。一、学科交叉融合：数学与系统科学成为关键驱动力生物信息学的未来发展高度依赖数学与系统科学的深度参与。数据本质的解析需求：生物组学大数据具有复杂、多尺度、异质化特征（如自然语言病例、波形生理指标、影像胸片、字符串组学数据），需通过数学工具实现跨模态数据的统一分析。例如，动态非线性数据指标的协调统一，需借助系统科学构建分析框架。规律发现的底层支撑：数学作为自然科学的基础，是提炼大数据信息、发现生命规律的核心工具。贺福初院士以“人体蛋白质组导航计划”为例，强调需通过蛋白质组动态变化揭示生命现象本质，而这一过程需数学建模与系统分析支持。历史经验与现代验证：毕达哥拉斯学派通过数学归纳自然规律（如算术、音乐、几何的本质），印证了数学在科学发现中的普适性。现代生命科学中，基因组数据增长速度超摩尔定律四倍，但仅依赖基因组无法解释生命现象，需数学与系统科学辅助挖掘更深层规律。二、大模型应用：从技术工具到高层次结合大模型将推动生物信息学进入新变革阶段，但其核心在于“利用”而非“重造”。深度挖掘“暗箱”数据：生物医学数据存在“暗箱”问题（如疾病发生机制、致病因素），需通过人工智能对多模态数据进行深度挖掘。陈润生院士指出，大模型需向真实大脑学习，不仅关注训练量，更需理解脑复杂结构，以实现生物医学数据的精准解析。应用场景的拓展：大模型将渗透至生物信息学各环节，例如：疾病预测与防治：基于大规模测序数据，结合大模型分析，提升烈性传染病抵御能力与肿瘤靶向治疗精度。药物研发加速：通过模拟蛋白质折叠、药物分子相互作用等，缩短研发周期。挑战与平衡：需避免过度依赖技术，需关注“提出好问题”而非模型本身。张勇教授强调，大模型应用需以理解数据为前提，聚焦生命科学核心问题（如蛋白质动态变化规律）。三、理论体系构建：从数据到知识的转化机制生物信息学需突破“数据丰富但知识匮乏”的困境，构建从数据到知识的转化路径。数据驱动的精准医学：大数据支撑的精准医学已成为国家科技竞争战略制高点，但需解决数据生物医学本质的理解问题。例如，基因组数据无法解释生命生老病死，需结合蛋白质组时空动态变化挖掘本质规律。跨学科方法论创新：张泽民研究员提出，生物信息学的科学思维与目标（如数据信息转化为知识）需保持稳定，而技术手段（如大模型、算法）需持续迭代。高歌研究员进一步强调，需通过数学建模与系统分析，将碎片化数据整合为系统性知识。理论学科与工科化转型：张勇教授预测，生物信息学可能从实验学科向理论学科转变，同时向工科化发展（如开发生物计算工具、构建数据平台），以支撑大规模数据分析需求。四、人才培养：跨学科体系与源头创新生物信息学的未来发展需以人才为基石，构建跨学科培养与源头创新机制。交叉学科平台建设：青年学者论坛的十年实践表明，跨学科交流平台（如“数学、计算机与生命科学交叉研究”论坛）可加速青年人才成长。张世华研究员呼吁，需持续加强此类平台建设，促进数学、计算机与生命科学领域青年学者的合作。源头创新鼓励机制：陈润生院士强调，需加强生物信息学学科建设，鼓励从数据中挖掘新规律、提出新理论，而非仅依赖现有技术优化。例如，“人体蛋白质组导航计划”通过解读蛋白质组原理，推动医学范式转变。年轻力量储备：当前生物信息学领域中坚力量多源于十年前的青年学者，未来需吸引更多年轻人加入，通过“以老带新”模式传承经验，同时赋予其探索新方向的自主权。五、未来十年展望：需求驱动与技术赋能的双向奔赴生物信息学的需求将随生物医学发展持续扩大，而技术进步（如大模型、数学工具）将为其提供核心支撑。需求侧：精准医学、疾病防治、药物研发等领域对生物信息学的依赖度将显著提升，需处理的数据量每六个月翻一番，倒逼分析效率与深度提升。供给侧：数学、计算机与生命科学的交叉融合将催生新方法论（如系统生物学、计算生物学），而大模型的应用将进一步释放数据价值，推动生物信息学从“数据描述”向“本质揭示”跃迁。社会价值：生物信息学的发展将直接服务于国家战略需求（如公共卫生安全、科技创新），需研究人员在学术突破与社会贡献间寻求平衡，实现“顶天立地”的发展目标。