胡双威博士：AI大模型与微生物组学正在深度融合

未知君诞生于2017年，那一年，人体肠道微生物研究方兴未艾，将AI与大数据应用于生命科学研究还是一个“未来”课题。九年来，未知君的成长也伴随着新的科学方向、新的科研范式、新的产业机遇的崛起。

挥别2025、迎来2026，未知君的全球化科学团队，对科研、对产业、对学术、对生活，有哪些新的感悟和洞察？即日起，我们特别开设“未知君科学家眼里的2026”专栏，请未知君的科学家们打开“话匣子”，分享一手的真知灼见。

胡双威，博士毕业于瑞典乌普萨拉大学生物物理学专业；发表Nature子刊、PRL、ICLR等论文16篇，被引次数超过730次。胡双威博士曾在华为、阿里巴巴、vivo等科技巨头拥有超过10年的人工智能算法落地经验，2021年加入未知君担任人工智能高级总监。

胡双威：微生物组学正在从“描述多样性”转向“解析功能机制”。过去，我们主要通过测序观察微生物的组成和基因潜能，但其实真正执行生命活动的，是蛋白质。AlphaFold等工具让我们能够从蛋白质结构的角度，理解微生物与宿主的互作，这为药物靶点发现、益生菌功能改造、FMT疗效机制解析提供了新的切入点。从科研到转化，关键是把对微生物的认知落实到能改善健康的产品上。

胡双威：2025年，最显著的变革是AI大模型与微生物组学的深度融合。一方面，BiomeGPT等领域专用模型开始涌现，让我们能够从海量宏基因组数据中学习微生物的“语言”；另一方面，AlphaFold3等蛋白质结构预测工具的开源，为解析微生物-宿主互作提供了新的能力。

这带来了巨大机遇——微生物与疾病的关联已成为科研和临床的标准评估维度，22个产业界主导的II/III期临床试验正在推进微生物疗法的转化。但挑战同样明显，AI模型的可解释性不足、实验验证的瓶颈、以及微生物“暗物质”的功能注释缺失，仍是制约从计算预测到临床应用的主要障碍。

胡双威：作为AI科学家，在与市场和大健康团队的沟通中，我意识到AI工具的“可用”和“好用”之间还有很大距离。技术团队关注算法准确性，但业务团队更需要易用性和可解释性。真正有价值的AI应用，不是堆砌最先进的模型，而是降低使用门槛。2026年，我们计划根据内外部需求迭代AI agent应用，让AI真正融入未知君的日常工作。

胡双威：当身边的家人朋友遇到健康问题时，我基于药物研发的专业积累，能够提供更全面的认识和更专业的视角。这种认知的叠加让我感到工作更有价值。

胡双威：我最期待的是将微生物与疾病的发生及治疗结合起来。从科学问题上，需要从分子层面深入解析微生物-宿主互作机制，包括正常菌群的稳态维持和致病菌的入侵策略。从应用转化上，一方面探索如何靶向防御致病菌，另一方面利用微生物作为活体药物载体，实现精准递送。在方法学上，大模型可以帮助我们整合多源数据、加速假设生成和验证，但核心仍是实验和临床验证。

胡双威：生物科技正在加速改变我们的生活和健康。很多以前做不到的事情，比如预测蛋白质结构、解析微生物组功能，现在通过AI+BT的结合已经能实现了。中国市场需求大，政策也支持，是做这个方向的好时机。对投资者和年轻人来说，这个领域需要耐心，但确实大有可为。

胡双威：2025年我最想感谢的是一群我甚至并不认识的人——创造Claude/DeepSeek这些大模型的人。大语言模型的出现，不仅提升了工作效率，也成为了我们每个人理性对话和思考的伙伴。

胡双威：2026年我期待两方面的进展，一是未知君的临床管线能有更多阶段性成果，让AI辅助的药物发现真正来到患者身边；二是更多内部的Agent工具能落地应用，提升从数据挖掘到假设验证的效率。希望能看到计算预测和实验验证之间的循环越转越快。

胡双威：长路漫漫，有菌为伴。探索未知，以智同行。

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