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论文 09-30 · 星期三 · 09-30 14:02 约 1 分钟读完

微软发布Project Quine多模态AI系统,加速药物发现流程

摘要

微软研究院推出实验性多模态AI系统Project Quine,与哈佛和MIT博德研究所合作开发,旨在连接计算生物学建模与湿实验。系统覆盖基因组学、蛋白质、化学等多领域,可预筛候选物以优化实验室资源。目前仅限科研使用,不用于临床。

当地时间9月29日,微软研究院正式发布了一款名为Project Quine的实验性多模态AI研究系统。该系统由微软研究院与哈佛大学及麻省理工学院博德研究所联合开发,定位为面向生物学研究的“世界模型”,核心目标在于打通计算生物学建模与实际湿实验之间的壁垒。

从技术架构来看,Project Quine整合了基因组学、蛋白质、化学、细胞状态及生物成像等多个领域的联合表征世界模型,并搭配交互式推理框架。这意味着系统并非局限于单一研究领域,而是能够同时处理上述多维度信息,执行综合性的跨模型分析。

在应用层面,这种架构有望缓解传统药物发现中的部分瓶颈。科研人员可先借助计算方法对候选物进行预筛和优先级排序,再将有限的实验室资源集中投入到最值得验证的对象上。微软近期利用Project Quine对胰腺导管腺癌细胞系进行测试,系统仅用一个周末就优先筛选出能够按预期推动细胞状态变化的候选物。

为促进科研人员尽早使用,微软已开放首届Quine Fellows项目申请,并计划未来通过Microsoft Discovery等产品逐步扩大商业化开放范围。微软同时强调,Project Quine目前仅限科研用途,不用于临床;科研人员借助系统获得的任何结果仍须经过严格的人工评估,因为AI依然存在出错的可能。

微软Project Quine多模态AI药物发现
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