从“解题”到“出题”：AI4S如何重塑生命科学的未来

2025年，人工智能在科学探索中的角色正经历一场深刻变革。随着英伟达GTC大会将AI for Science（AI4S）与大语言模型、具身智能并列为人工智能三大核心方向，全球资本与技术资源正加速涌入这一前沿领域。然而，当前多数AI在科研中的应用仍停留在“结果拟合”层面——它们擅长识别模式、预测趋势，却难以理解现象背后的机制，更无法主动提出新的科学问题。正是在这样的背景下，AI4S企业「奥明星程」完成超亿元A轮战略融资，其目标直指AI科研能力的根本性跃迁：从“解题”走向“出题”。

构建AI科学家的“认知体系”

奥明星程的创始人兼CEO林子奥，师从国际癌症基因组学权威Gad Getz教授，拥有哈佛计算科学与生物医学双博士学位。他与两位同样来自哈佛的联合创始人，共同构建了一支兼具顶尖学术背景与产业转化经验的团队。他们意识到，AI在生命科学中的真正价值，不在于提升模型的预测精度，而在于构建一个具备“科学家思维”的智能体系。

公司提出三大突破方向：
其一，推动AI从“表征学习”迈向“机制建模”。传统AI依赖海量数据学习输入与输出的映射关系，但往往无法解释“为什么”。奥明星程的目标是让AI逼近疾病发生发展的内在逻辑，理解生物学过程的因果链条。
其二，赋予AI“问题定义能力”。在复杂生命系统中，识别关键变量、提出有价值的科学问题，是科研的起点。奥明星程希望AI不仅能回答“是什么”，还能主动发现“该问什么”。
其三，发展“探索式推理能力”，支持从假设生成到实验路径推演的全流程科研闭环。

从实验室到临床：生物智能基础设施的落地实践

奥明星程并未停留在理论构想。凭借自研AI大模型，公司已实现低成本获取多维组学信息的技术突破，构建了“数据—大模型—智能体”三位一体的生物智能基础设施。这一基础设施不仅服务于新药研发与公共卫生，更在疾病早筛领域取得显著临床成果。

以乳腺癌筛查为例，传统超声与钼靶在致密型乳腺中漏诊率超过50%，而现有液体活检技术（如ctDNA突变检测）在早期人群中的灵敏度和特异性仍不理想。奥明星程基于cfDNA片段组学与AI模型，开发了乳腺癌筛查智能体OS-TuFEst-BRCA及配套试剂盒。该产品仅需一管血，即可实现极早期筛查、分子分型与淋巴结转移预测，早筛灵敏度达92%-95%，对影像漏诊病例的识别率高达96.2%。

更关键的是，该技术在淋巴结转移阴性预测上达到97.6%的准确率。这意味着医生可据此判断患者是否需要进行腋窝淋巴结清扫手术，从而避免不必要的创伤性治疗，推动“降阶梯”精准医疗的实现。相关成果已发表于《Nature Communications》，并获得国家科技重大专项支持。

在国家癌症中心发布的《基于液体活检技术的多癌种联合筛查专家共识（2025版）》中，奥明星程的TuFEst®技术因“降低实验成本、提升检测性能”的创新价值，获得“强推荐”认证。目前，公司已与超50家三甲医院及百余家体检机构展开合作，推动技术从实验室走向真实世界。

AI4S的未来：迈向医疗AGI

奥明星程的愿景远不止于单一产品的成功。其长期目标是构建面向生命全过程的“医疗AGI”（通用人工智能）。这意味着AI将不再是被动的工具，而是能够自主设计实验、发现规律、推动医学进步的“科研伙伴”。

这一目标的实现，依赖于跨学科协同与生态共建。本轮投资方涵盖深创投、复星医药、太平股权、广东中医药大健康基金等产业与国资力量，同时公司与深圳湾实验室等顶尖科研机构建立成果转化机制，形成“技术研发—临床应用—产业赋能”的全链条布局。

AI4S的崛起，标志着人工智能正从“辅助工具”向“科研主体”演进。当AI不仅能回答问题，还能提出问题、设计实验、验证假设，科学发现的范式将被彻底重构。奥明星程的探索，正是这一变革浪潮中的关键一步。

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