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人工智能正迅速成为现代研究的中枢神经系统。在生命科学领域，AI正在改变实验的设计、执行和解释方式，推动实验室向更智能、更具适应性的方向发展。未来十年，AI有望协调整个实验生态系统——连接仪器、优化工作流程，并在海量数据集中发现隐藏的见解。以下专家观点摘自Technology Networks对多位专家的访谈。

专家观点摘要

材料优化与实验条件改进

Johan Junker博士（林雪平大学整形外科副教授）：AI已经促进了材料优化。我们可以利用AI协助开发更好的生物材料，并改进实验条件。

AI驱动的实验设计与数据解释

Sergej Ostojic博士（阿格德大学营养学教授）：AI可以极大地支持设计更高效、更可行的实验，以及改进我们解释数据的方式。展望未来，我设想AI驱动的自动化实验室具有真正的决策能力，并在高质量数据集上训练。在理想情况下，人类专注于生成高度相关、原创和颠覆性的假设，而AI驱动的实验室则高效、及时地执行工作。

健康服务与癌症研究

Michael Head博士（南安普顿大学全球健康高级研究员）：AI在支持健康服务交付方面具有巨大潜力。我们开始考虑使用机器学习方法和大语言模型来识别医疗保健获取中的障碍。我们还使用大语言模型进行癌症研究网络分析，将一个通常需要数年的过程缩短到几周。

化合物筛选与患者分层

Gene Mack（Gain Therapeutics首席执行官兼总裁）：我认为AI近期的作用将在于化合物的早期整合和筛选，这是它可以立即产生影响的地方。展望未来，AI还可以帮助我们更好地识别和丰富临床试验的患者群体，使赞助商能够更精确地将药物与最可能受益的患者匹配。

数据集成与成像技术

Falk Schlaudraff博士（徕卡显微镜直立显微镜产品管理主管）：未来5-10年，AI和ML将在实验室自动化中发挥变革性作用。最大的机遇之一在于整合来自不同学科的数据，如成像、下一代测序和质谱，以优化和简化工作流程。AI可以通过学习直接从未染色或最小染色的图像中识别细胞类型和结构，减少对昂贵且耗时的荧光标记的需求。

仪器连接与数据分析

Denise Teber博士（查尔斯河实验室分子生物学科学专家）：连接各种通常来自不同公司的实验室仪器是实现完全自动化工作流程所必需的。AI可以支持在可靠的工作流程中连接这些仪器。此外，科学家生成的数据变得越来越庞大和复杂。未来十年，这些数据的分析将越来越多地得到AI的支持。

基因组与多组学数据解释

Ellie Juarez博士（牛津纳米孔技术公司肿瘤学市场细分副总监）：AI和ML将成为可扩展的、自动化的基因组和多组学数据解释的核心。从实时变异识别到预测性风险建模，AI不仅有潜力简化实验室操作，还能改变为临床医生和患者提供结果的方式。

从仪表盘到决策

Carol Houts（Germfree实验室首席战略和商务官）：AI将把我们从仪表盘带到决策。它将帮助在偏差发生前检测到偏差，推荐纠正措施，甚至自动生成经过验证的方法和时间表。关键是要有强大的治理、可追溯的数据、模型的版本控制，并让人类参与最终发布的决策。

假设生成与实验设计

Cesar Canales博士（加州大学戴维斯分校神经科学中心助理专业研究员）：AI和ML将成为假设生成和实验设计的核心，特别是在多组学方法和基于高通量成像的领域。整合AI的实验室将能够更有效地测试、完善和扩大实验规模，并以减少人类偏见的方式进行。

作为协调层的AI

Ruizhi Wang博士（Abselion创始人兼首席执行官）：在未来5-10年，我看到AI和ML成为驱动自动化实验室发展的协调层。如今，自动化加快了各个步骤的速度，但实验室仍然以碎片化的方式运行。AI有潜力集成仪器、调度和调整工作流程，并在结果生成时进行分析。这一转变将使实验室从运行固定协议转向运行自适应、数据驱动的工作流程。自驱动实验室和数字孪生等新兴趋势表明，AI将帮助实验室不仅工作得更快，还能不断从自身数据中学习。