適用於生命科學的實驗室迴圈 AI

結構生物學的實驗室迴圈正在改變科學家判定及最佳化 3D 蛋白質結構的方式，將 AI 直接嵌入實驗意見回饋的過程中。

在此典範中，AlphaFold 與 RoseTTAFold 等模型不僅能預測結構，還能根據來自濕實驗室分析 (如 Cryo-EM 或綁定實驗) 的即時資料，調整、改善並重新優先排訂優先順序。這種預測與驗證之間的緊密整合，完成了設計與探索之間的迴圈、加速了結構解析的過程、縮短了反覆試驗的時間，並進一步深入揭示蛋白質摺疊、構象狀態與結合位點等關鍵資訊。透過將結構預測打造為一個持續學習的系統，LITL 強化了藥物研發中每一個後續決策；從靶點選擇到先導化合物設計，全面提升效率與準確性。

採用 AI 技術的蛋白質建模結合了現實世界的驗證。

最終結果是一個動態系統，讓 AI 持續利用真實世界資料重新訓練，更有效地捕捉替代性構象、建構複合體與無序區域，並修正可能誤導下游設計的錯誤。 在以原子級精準度決定治療成敗的研發領域中，LITL 提供大規模的精準成果，讓結構預測不只是起點，更是藥物研發循環中持續進化的智慧資產。

分子設計需要快速、反覆的循環，以探索化學空間，並根據活性、選擇性和可合成性改善候選化合物。

生成式 AI 模型設計新化合物，並在實驗室中合成及測試，提供意見回饋，指導進一步採用 AI 技術的分子設計。這個持續循環能夠精煉結構-活性關係 (SAR)，加速找到可行的候選分子，使分子設計成為實驗室迴圈中極具槓桿效益的應用領域，其中速度、反覆驗證與化學真實性缺一不可。

以生成式 AI 加速活性化合物至先導化合物 (Hit-to-lead) 的開發週期。

為了將虛擬分子轉化為可行的候選藥物，實驗室迴圈分子設計使用來自實驗室分析或模擬的指導系統 (oracles) 作為意見回饋，以引導並重新訓練 GenMol 和 MolMIM 等 AI 模型。快速篩選機制優先排序設計方案，而頂尖候選分子則透過實驗驗證進一步最佳化。這種意見回饋在每次迴圈中建立更智慧、更接近藥物特性的分子。

模型分子在時間與空間中的移動、摺疊及互動行為，可捕捉靜態結構預測無法察覺的行為。

在實驗室迴圈工作流程中，這些模擬不僅是預測工具，還是一個強大的篩選工具，用於驗證並完善分子設計，以避免高成本的實驗室合成。分子動力學 (MD)、自由能計算以及基於圖論的模擬模型等技術，可用來評估穩定性、結合強度與構象靈活性。將這些輸出整合到迭代式 AI 訓練循環中，可協助研究人員優先考慮最具潛力的候選項目進行實驗驗證，從而打造一個以回饋為驅動的系統，將生成式化學從理論推進至可測試的物理現實。

分子模擬讓 AI 設計的化合物與物理現實接觸，展示它們在到達實驗室前如何摺疊、結合與表現。

分子模擬正成為實驗室迴圈工作流程的主動學習訊號。像 DualBind 和 EquiDock 這類工具如今可以模擬動態行為，並向生成式模型 (例如 MolMIM 和 GenMol) 提供意見回饋，進一步用於再訓練，強化模型表現。透過將結合能與構象變化等輸出整合進學習迴圈中，模擬從驗證工具轉變為關鍵驅動因素，使每個設計週期更快速、更智慧且更準確。

生物醫學成像的實驗室迴圈，將 AI 與成像引入一個意見回饋驅動的迴圈，聯繫分子設計與實際生物結果。

在此情境下，影像技術包括數位病理、多重螢光以及 AI 強化的放射影像學等，皆為高維度的讀取方式，能揭示細胞、組織或整個系統對候選療法的反應情況。這些表現型與空間資訊不僅用於驗證，更成為系統學習的關鍵訊號。成像結果整合到 AI 流程中時，有助於改善生成式模型，揭示脫靶效應，並根據真實生物反應來最佳化化合物。透過將預測模型與視覺證據連接，實驗室迴圈可讓成像成為發現引擎的動態部分，而不僅是診斷快照。

生物醫學成像是生物學的基礎技術。

生物醫學成像正迅速發展成為實驗室迴圈工作流程的關鍵意見回饋訊號。現在可用於 scGPT、視覺轉換器和多模態基礎模型等新 AI 模型，將表型影像與分子機制連結，從視覺資料中快速學習。自動監督與對比學習技術，將高維度成像輸出轉化為再訓練訊號，引導化合物最佳化、揭示脫靶效應，並完善治療假設。隨著成像解析度與模型可解釋性的提升，生物醫學成像正成為以 AI 驅動探索的數一數二強大工具。