解碼生命語言：LucaOne 統一生物基礎模型橫跨DNA、RNA與蛋白質
生物語言的奧秘與AI的突破
生物的語言，無論是DNA、RNA還是蛋白質，其實就像一套極為複雜的密碼，主宰住生命的所有基礎運作。不過，這種語言的複雜程度，遠超人類一般語言，令到傳統的計算方法難以真正整合和理解這三大生物分子的訊息。隨著自然語言處理（NLP）和大型預訓練模型的興起，科學家開始嘗試用這些AI技術來破解生物語言的奧秘。
今次介紹的LucaOne，就是一個以169,861個物種的核酸（DNA、RNA）及蛋白質序列作訓練的全新生物基礎模型。透過大規模數據整合和半監督學習，LucaOne不但能夠理解DNA與蛋白質之間的轉譯關係，更能用少量樣本就掌握分子生物學的核心原理，並在多種DNA、RNA、蛋白質相關任務中表現出色。這種統一模型，為生物資訊學帶來了全新框架，有望推動我們對生命複雜性的深入解讀。
類比人類語言的生物語言學
自從DNA被發現並解碼，生物學家一直都知道生命的基礎運作規律是由DNA到RNA再到蛋白質——這就是分子生物學的中心法則。DNA、RNA和蛋白質這三種生物大分子，承載住細胞內大部分的工作，決定住生物的結構、功能和調控。
這三者的訊息本質上都是線性字母序列——DNA、RNA只有四種核苷酸，蛋白質則有20種標準及數種非標準氨基酸。這種線性排列和人類語言的語法結構極為相似。達爾文早於19世紀已經指出，語言和物種的演化過程有著驚人相似之處。現今的研究進一步證明，生物語言和人類語言確實有不少共通點。
隨著機器學習特別是transformer架構的發展，這些模型能夠從大量標記及未標記的數據中，學習到序列的通用特徵，將生物序列轉化為有意義的數字嵌入（embedding），大大提升了生物序列分析的能力。現時已經有不少針對蛋白質（如ProtTrans、ProteinBERT、ESM2、Ankh）及核酸（如DNABert2、HyenaDNA、ScBert）的模型，但要有一個真正能橫跨核酸和蛋白質、可廣泛應用的基礎模型，仍然未見普及。
LucaOne：一站式生物語言模型
LucaOne的誕生，就是為了打破這個界限。它用統一的架構和訓練方式，將DNA、RNA和蛋白質序列一併納入，讓模型同時學習這三者之間的複雜關係。這個方法讓模型能夠同時處理和分析核酸與蛋白質的數據，捕捉基因轉錄及蛋白質翻譯過程中蘊含的深層模式。
更重要的是，LucaOne並沒有在訓練時明確告訴模型DNA和蛋白質之間的對應關係，而是讓它自己「悟」出中心法則的規律。結果顯示，LucaOne確實能夠在沒有明示情況下，學會DNA和蛋白質的轉譯對應，並且在多種生物資訊學任務中超越現有最先進的模型。
技術細節與創新
LucaOne的核心是經過強化的transformer encoder，採用39個獨特token代表核苷酸和氨基酸，並引入token-type encoding來區分核酸和蛋白質。模型預訓練時，除了傳統的mask任務，更加入八個半監督的註釋任務，進一步提升模型對序列和功能的理解。
在數據層面，LucaOne集成了來自RefSeq、UniProt、ColabFoldDB等的DNA、RNA和蛋白質序列，並涵蓋了結構、註釋和功能等多維度信息。這種橫跨多物種、多層次的訓練資料，令模型能夠學到更多普適性的生物規律。
在嵌入表現方面，LucaOne在t-SNE可視化中，能夠更好地把同一物種或同一功能的序列聚類，顯示出其捕捉上下文和功能信息的能力明顯優於其他模型。即使在沒有明確配對數據的情況下，同一基因的核酸和蛋白質序列在LucaOne的嵌入空間中也會自然聚合，這種能力是獨立訓練的模型難以比擬的。
分子生物學中心法則的自發學習
LucaOne其中一個最具突破性的地方，是它能夠自發學會分子生物學的中心法則——即DNA/RNA序列如何對應到蛋白質序列。研究團隊設計了DNA-蛋白質配對的實驗，LucaOne即使在缺乏明示配對的情況下，也能通過少量樣本學會這種轉譯關係，並且大幅領先於傳統隨機初始化或分開訓練的模型。
更進一步，在多種下游任務（如物種分類、非編碼RNA家族分類、蛋白質亞細胞定位、蛋白質熱穩定性、流感抗原關係預測、蛋白質-蛋白質互作、RNA-蛋白質互作等）中，LucaOne的表現都全面超越或媲美最頂尖的專用模型，證明統一模型的潛力。
局限與未來展望
當然，LucaOne並非萬能。現時的深度學習架構雖然在自然語言處理中表現出色，但在生物語言領域仍有不少系統性差異。例如，BERT類模型強調上下文理解，但未必能完全捕捉生物序列的特殊屬性。此外，生物序列的功能和表現，還受到表達環境等多種外部因素影響，目前尚未有成熟的建模方法。
在應用層面，現時仍缺乏一套健全的評估體系來全面測試模型的通用性和適應性，有時候小型專用模型在特定任務上甚至能勝過大型預訓練模型。
未來的方向，可能需要針對基因語言本身，發展更專業的預訓練模型，甚至引入遺傳編程、結合多模態數據（如序列、結構、實驗結果、影像、表型等），以及提升模型的可解釋性，令其更易融入現有生物研究框架。
編輯點評：LucaOne的意義與挑戰
LucaOne的出現，絕對是生物資訊學界的一大突破。它不單止證明了AI可以學會生命語言的規律，還展示了統一模型在多任務、多物種、多層次生物數據中的強大表現力。對於未來的基因工程、疾病預測、藥物開發等領域，這種模型有潛力成為基礎工具，推動生物科技進入新時代。
但同時，這亦提醒我們，生命語言的複雜性和多樣性，遠超人類語言和現有AI模型的處理能力。如何令AI真正理解生物語言背後的深層邏輯，處理非線性、環境依賴、表型多樣等挑戰，仍然是未來AI生物學的核心課題。
LucaOne的成功，既是AI跨界應用的典範，也為我們打開了探索生命本質的新大門。未來，當AI能夠更深入地「閱讀」生命語言，或許我們對於「生命是甚麼」這個千古難題，會有全新的答案。
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