微软研究院推出Quine生物学世界模型，用AI打通科研发现闭环

9月29日，微软研究院正式推出一项名为 Quine 的实验性研究系统，核心目标是构建一套覆盖生物学的多模态世界模型。与以往针对单一数据类型训练的专用模型不同，Quine 同时吸收基因组学、蛋白质、化学、RNA、细胞状态与生物成像等多种模态的数据，试图在统一表示下让不同尺度的生物证据相互印证，从而辅助科学家判断“哪些实验值得先做”。

在具体机制上，Quine 由两部分构成：其一是跨尺度训练的世界模型本身，能够表征生物系统的状态、预测干预后的演化，并推演多步之后的下游后果；其二是被称为 harness 的智能体框架，把世界模型与推理模型、科研工具、文献数据库以及湿实验室连接起来，形成“提出问题—模型推理—实验验证—结果反馈”的闭环。微软强调，该系统并不取代实验，而是把稀缺的实验室资源用在最值得验证的方向上。

目前最受关注的应用来自胰腺癌。微软与麻省理工学院和哈佛大学的布罗德研究所合作，用 Quine 对数千种化合物改变胰腺癌细胞状态的能力进行预测与排序，排名靠前的候选物随后进入湿实验验证，部分最高分化合物确实产生了最大的预期变化。据微软披露，从缩小化合物搜索空间到锁定少数候选物，整个过程只用了一个周末，显示出 AI 加速药物研发的潜力。

不过，Quine 仍处于早期研究阶段，微软也坦言它永远不会完美地刻画生物学，只能“有用”地指导实验设计。在它之外，Anthropic、OpenAI、英伟达、谷歌系 Isomorphic Labs 等科技巨头也正加速涌入 AI 驱动的生命科学（AI4S）赛道，行业竞争已从单一算法工具走向覆盖诊疗、药物研发与医院运营的系统化应用。无论最终谁能率先跑通商业化，把人工智能真正嵌入科研发现闭环，都将是未来数年最具想象力的方向之一。