QB | 重磅综述：美国乔治亚大学刘天明教授与德克萨斯大学阿灵顿分校Dajiang Zhu教授领衔55位学者联合发表生物信息学中的大语言模型

本文是一篇由美国乔治亚大学刘天明教授与德克萨斯大学阿灵顿分校Dajiang Zhu教授联合55位学者发表在《Quantitative Biology》期刊上的综述文章。背景方面，大语言模型（如BERT、GPT）在自然语言处理领域取得成功后，迅速扩展至生物信息学领域，广泛应用于基因组学、蛋白质组学和药物发现等方向，但现有研究缺乏系统性梳理。研究目的是全面回顾该领域的发展历程、分类体系与显著特征，并创新性提出“生命活性因子”（Life Active Factors，LAFs）概念，统一涵盖DNA、蛋白质、药物等实体及生物通路、表型等抽象组分，以调和不同子领域的概念分歧。结论部分指出，大语言模型在生物信息学中已取得变革性进展，但在脑衰老与脑部疾病、癌症放射治疗、传染病、药物发现与疫苗研发等多个关键领域展现出巨大潜力；同时，其发展仍面临训练数据质量与标注稀缺、计算资源瓶颈、模型可解释性不足及患者隐私伦理风险等核心挑战。未来应聚焦于开发轻量高效架构、整合多组学数据、提升可解释性，并探索跨模态Transformer技术，以推动精准医学向更个体化、更高效的方向发展。