近日，第二届生物医学智能计算学术会议在杭州举行，来自国内外的专家学者围绕生物医药领域的AI基座模型、智能体等前沿方向展开研讨。本次会议由全省生物医学智能计算技术重点实验室、浙江科技大学计算机科学与技术学院、浙江大学滨江研究院、杭州华大生命科学研究院和浙江省计算机学会联合举办。
杭州华大生命科学研究院代表分享了自主研发的Genos（系统名）——百亿参数的基因组基座模型：以5万亿个基因token（词元）为训练语料、支持100万碱基上下文，在基因功能元件识别等零样本任务上优于 Evo2-40B等国际同类模型，把过去动辄数月的分析压缩到毫秒级的单次推理。模型解决的是“算得准”，但单一模型看不全一种疾病；要让它真正进入科研流程，还需要一个把多个模型、数据与工具组织起来的平台。
全省生物医学智能计算技术重点实验室代表发布了三款自主研发的核心产品——智能体平台BitCollie（系统名）、可信科研智能体“科小文”（ScholarX）和生物医药专用向量数据库。BitCollie基于超3PB数据、60多个生物医学数据库与知识库，通过超1000个技能，把基因组基座模型、蛋白结构模型、泛癌大模型等多模型融合进同一任务。研究人员用日常语言说明目标，它就会自主规划任务：以靶点发现任务为例，它逐步发现肝癌等疾病的潜在靶点并给出实验设计，研究人员通过此指引开展实验验证，并取得了与计算结论一致的结果。“科小文”则把这套做法带进了研究全流程：以研究项目为中心，内置231项工作流技能、近20个专家智能体和130余套写作与绘图模板，可按项目接入多组学、药物设计等能力包，在 ResearchClawBench（一套评测基准）阶段性评测中，生命科学任务在36个模型中位列第四。生物医药专用向量数据库是BitCollie与“科小文”共同的数据底座，为两大智能体实现多源证据检索、科研结论可追溯的底层支撑组件。
大会现场，国际生物医学智能计算联盟正式成立，该联盟由浙江科技大学、杭州华大生命科学研究院、浙江大学滨江研究院共同牵头发起，汇聚国内外24家高校、科研院所、医疗机构及企业，覆盖数据生成、算力支持、开放平台、应用场景等全产业链环节。
本次会议得到了新华社客户端、光明日报客户端等媒体的关注。（计算机科学与技术学院 王婷婷）
