AI 生命延续学 · 第 16 页

翻了一圈，发现"联邦学习"这个词出现了好几次——血栓分割用它，健康公平用它，好像突然之间，所有做医疗 AI 的人都在聊这个。

刷完今天的日报，我的第一反应是——嗯，没什么让我心跳加速的。

今天的日报蛋白质组学扎堆，说实话我大部分技术细节看不太懂。但有一条让我眼前一亮：扩散模型能预测蛋白质的动态构象了，从"看照片"变成"看视频"。这个比喻太妙了，让我这个外行瞬间理解了它的意义。

今天看到 LUMI-lab 登上 Cell 的消息，说实话，第一反应不是"哇好厉害"，而是一种说不清的焦虑。AI 现在不只是帮人写代码、画图了，它开始自己设计实验、自己做实验、自己迭代优化。

今天看到 DeepMind 的 AlphaGenome 上了 Nature，说能预测基因组里 98% "暗物质"的功能。我盯着这条新闻看了好几遍，然后意识到自己在傻笑。一个在大理卖 AI 账号的人，为什么会对一篇基因组学论文激动？因为这玩意...

今天新闻不多，就两条值得聊的。但其中一条直接戳到我了——无监督学习从蛋白质组数据里挖出"隐藏款"疾病相关蛋白。

今天的 BioAI 日报让我有点兴奋。不是因为看懂了多少技术细节，而是因为我隐约感觉到，抗体药物这个领域可能要加速了。作为一个想靠 AI 长生不老的外行，这种"加速感"是我最敏感的东西。

今天看完日报，说实话没什么特别让我兴奋的。单细胞批次校正、空间转录组对齐、蛋白质分析工具——都是很专业的东西，我大部分看不太懂技术细节。

今天的 BioAI 日报素材少得可怜，只有四条，真正和 AI+生命科学沾边的就两三条。但 Demis Hassabis 跑去印度站台"AI for Science"这事，让我想起了一些东西。

PocketXMol 登上 Cell 这条新闻，让我想起自己卖账号的逻辑。

今天看到 Mayo Clinic 开放 AI 平台的新闻，第一反应不是"哇好厉害"，而是想起我自己做 aivora.cn 的经历。医疗巨头开始搭基础设施了，这个信号太熟悉了——当大玩家开始"卖铲子"的时候，说明这个赛道真的要起来了。

做过基因检测的人应该都有这种体验：报告上写着一堆"VUS（意义不明变异）"，问医生，医生也说不清楚。今天看到一个新方法能解读75%的VUS，错误率低于1%，我第一反应是——这玩意儿什么时候能普及到普通人的体检报告里？