微软研究院近日正式发布名为Quine的人工智能科研系统，并将其定义为面向生命科学领域的“生物学世界模型”。该系统旨在帮助科学家理解复杂生物机制、加速药物发现过程，并推动癌症等重大疾病研究取得突破。
微软表示，过去数十年间，公司持续在计算生物学领域投入研究，覆盖免疫学、病毒学、基因组学、生物医学成像、细胞生物学和蛋白质工程等多个方向。随着生命科学研究日益复杂，传统模型往往只能处理单一领域数据，而现实中的生物系统则涉及基因、蛋白质、细胞和组织等多个层面的相互作用。因此，研究团队希望构建一种能够跨越不同尺度和数据类型进行推理的系统。
Quine由两大核心部分组成。其一是生物学世界模型，能够在基因组、蛋白质、化学分子、RNA、细胞状态以及生物影像等多种数据类型上进行联合训练，从而建立统一的知识表示框架。其二是一个交互式研究平台，用于连接科学文献、实验工具、推理模型、实验室以及科研人员本身，形成完整的科研闭环。
微软认为，Quine并非用于取代实验，而是帮助科学家在投入昂贵且耗时的实验资源之前，对潜在研究方向进行筛选和优先级排序。系统能够根据已有知识预测干预措施可能产生的影响，从而提高实验设计效率。
在与哈佛大学和麻省理工学院博德研究所开展的一项合作研究中，Quine被应用于胰腺导管腺癌研究。研究团队试图验证一个长期存在的假设，即肿瘤行为和药物反应不仅受遗传因素影响，也会受到细胞状态变化的影响。
利用Quine，研究人员对数千种候选化合物进行了分析和排序，以寻找最有可能推动肿瘤细胞向更有利治疗状态转变的药物。随后进行的实验室验证表明，系统筛选出的高优先级候选化合物确实产生了最显著的预期效果。
微软透露，过去可能需要数月才能完成的化合物筛选与验证工作，在Quine辅助下从筛选到实验验证仅用了一个周末便完成，大幅缩短了研究周期并降低了研发成本。
研究过程中还出现了一个意外发现。除了验证现有假设之外，Quine预测部分化合物会将癌细胞引导至一种此前未被重点关注的第三种细胞状态，而后续实验结果证实了这一预测。研究人员认为，这表明人工智能不仅能够加速实验流程，还有可能帮助科学家发现全新的生物学规律。
与此同时，微软启动了Quine Fellows研究员计划，邀请生命科学和医学领域的科研人员参与使用这套系统，并向微软团队提供反馈。公司希望通过真实科研场景持续改进模型能力，并探索更多实际应用方向。
微软强调，Quine目前仍属于实验性科研技术，仅供研究用途，并不适用于临床诊断或医疗决策。系统生成的结论必须经过专业研究人员审核，并通过真实实验验证后才能被采用。未来随着技术成熟，微软计划通过Microsoft Discovery等平台逐步扩大相关技术的使用范围。
随着人工智能越来越深入地参与科学研究，微软认为像Quine这样的系统有望成为未来科研基础设施的重要组成部分。通过将计算推理与实验验证紧密结合，科学家或许能够更快地完成从提出问题到获得发现的全过程，从而加速新药研发和生命科学创新。
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