在分子診斷領域中，引物和探針的設計是核酸檢測和測序等方法的核心技術之一。傳統(tǒng)設計方法依賴人工經驗與反復試錯，效率低、周期長且成本高昂，并且不具備設計方法本身的沉淀和持續(xù)進化能力。隨著人工智能技術的突破，特別是近年來大模型的崛起，AI驅動的引物探針設計正成為行業(yè)革新的關鍵引擎，推動精準醫(yī)療與科研效率邁向新高度。

眾所周知，理想的引物探針，特別是針對超多重病原體檢測的引物探針組，應當具備擴增效率高，擴增均一性好，非特異擴增現象及引物二聚體少等特征，而這些特征依賴于靶序列本身的序列特征，如GC含量，基序，一級結構，二級結構等，引物探針的序列特征，包括GC含量，退火溫度，引物長度等，以及靶序列的豐度，依靠經驗很難發(fā)現潛在的有價值的序列特征。通過將千萬級海量基因序列數據及其檢測結果進行數據清洗和標注，并訓練大語言模型，可快速鎖定高擴增效率且豐度高的候選序列。我司搭建的序列分析大模型正在開發(fā)中，目前已初步篩選出若干高相關性的序列特征。

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大模型的訓練需要耗費相當大的計算資源，并且需要海量實驗數據（企業(yè)通常難以提供），而針對確定的，數量可控，且區(qū)分度高的特征，傳統(tǒng)機器學習算法則有數據需求量少，訓練速度快，消耗資源少的優(yōu)勢，而針對引物探針設計，也同樣存在著依賴人工經驗，易返工等問題。在獲得明確數量的特征后，可通過特征降維并將數千組濕試驗數據制成數據集，用于訓練混合模型并形成引物探針設計模型。目前，該模型正在開發(fā)中，初步測試結果顯示，相對于人工設計，該模型能夠將引物探針設計成功率提高50%，設計速度提高80%，從而真正實現降本增效。

傳統(tǒng)引物探針設計通?；诿绹鴩疑镄畔⒅行模∟CBI）提供的非冗余核酸數據庫（NR）等公共數據庫，這些數據庫通常面臨著數據量少，數據更新時效性差等問題，從而降低引物探針設計質量，容易造成試劑盒脫靶，漏檢。而人工智能模型的自適應學習機制可以實時將最新的序列及其實驗結果進行在訓練，更新模型參數和數據庫，在快速變異的病毒監(jiān)測場景中，實時追蹤新發(fā)突變，智能調整引物探針設計區(qū)域，從而避免脫靶和漏檢問題。

從科研到臨床，AI正重新定義引物探針設計的邊界。我們致力于將復雜的生物信息學轉化為簡單易用的智能工具，讓研究人員更專注于科學發(fā)現本身。通過持續(xù)迭代算法模型、整合多組學數據，我們期待與全球合作伙伴共同構建更高效、更智能的分子檢測生態(tài)，為人類健康事業(yè)創(chuàng)造持久價值。