为AI装上“进化的镜头”：理解进化的AI，其应用从药物开发到古生物学

1) 有什么新变化——将“进化前提”融入AI

机器学习在模式检测方面表现出色，但生物的进化关系错综复杂，数据并非独立同分布。因此，鲁尔大学波鸿的研究团队采用了一种方法，将已知的系统发育树作为“标尺”提供给AI，优化学习的特征空间的距离关系，使其与系统发育树不矛盾。据新闻报道，该研究由生物信息学的阿克塞尔·莫伊西格教授的团队进行，第一作者是维维安·布兰登堡。论文于2025年8月22日发表在Computational and Structural Biotechnology Journal上。 Phys.orgCSBJ

2) 核心理念：四重体损失

方法的关键在于**四重体**。将4种生物作为一组，可能的系统拓扑有3种。在学习过程中，每个四重体在参考系统树中显示的“正确排列”，特征空间的距离将受到惩罚（损失）。如果所有四重体都正确，整体系统树就可以像拼图一样复原。这种四重体导向的思路在传统的系统分析（例如：ASTRAL等）中也是一种有力的观点，本研究将其转化为深度学习的损失设计。 CSBJ

3) 超越模态：序列→结构→图像

此次验证首先在DNA序列上得到了证明，但作者表示结构信息和图像等表型学也可以扩展。报道中提到**“重建祖先物种的虚拟图像”**的前景，形态进化的连续性可以通过视觉研究来捕捉。例如，分子结构和特征的时间序列变化轨迹的估计，表型和基因型的桥接等，药物开发、古生物学、比较解剖学等领域都有广泛的应用。 Phys.org

4) 有何好处——对“特征提取”施加进化一致性

深度学习是强大的表示学习器，但学习的特征是否沿着进化的路径往往是一个黑箱。该方法引入了**“进化一致的特征空间”的解释轴，抑制随机模式的追随。在PubMed摘要中，“特征是否与已知的系统发育树一致”是核心问题**。这对于在生成模型中插补祖先特征，以及在领域适应中进行物种间比较时提高稳健性都有帮助。 PubMed

5) 先行背景：四重体系统是系统学的经典

关注四重体的分割来推断整体树的想法在系统学中已被磨练多年。使用四重体有在大规模数据中易于分割计算的优点，**在处理基因树和物种树不一致（MSC）的背景下也被广泛研究。本研究将这一经典知识与深度学习的表示学习相结合，以“特征学习本身与系统一致”为设计**，带来了新意。 PubMed

6) 期待与现实：限制、风险、验证课题

• 依赖于参考系统树的质量：如果前提的系统树是错误的，**AI将与“错误一致”**。需要验证多假设树的稳健性，以及不确定性的传播的机制。 CSBJ

• 非序列数据的适用性：在图像、形态等高维表示中，四重体损失能否普遍化。需要验证与辅助任务（例如：分类、年代估计）的权衡。 Phys.org

• 计算成本：四重体组合容易爆炸。**效率化（采样或近似）**以及与**相关研究（如“Quartformer”的稀疏注意力等）**的整合是关键。 BioRxiv

7) 有什么用？——应用场景

• 祖先特征的虚拟重建：高可信度地生成灭绝种或未发现的中间形态的临时图像，作为假设形成的起点。 Phys.org

• 药物开发与分子设计：学习序列和结构的演变，预测耐药性进化和结合能力的变化。

• 分类与表示的桥接：基因—形态—环境的跨模态表示，通过系统作为“标尺”进行统一。

• 教育与展示：通过视觉体验系统学与AI的交汇点的教材。

8) 研究的定位与未来

鲁尔大学的英德新闻稿明确表示，从序列验证扩展到图像等。学术期刊版本也公开了CCBY附带资料，再现性的基础已逐渐完善。四重体系统的理论资源也很丰富，如果基准化和开放数据得以推进，“进化一致特征学习”将成为标准工具。 RUB新闻门户CSBJ

社交媒体反应（初步观察）

• LinkedIn：该新闻在从业者的帖子中被分享，**“从序列到图像，跨模态的意义”**受到评价。虽然曝光度还不高，但产学合作的兴趣已经开始形成。 LinkedIn

• 新闻发布的传播：通过AlphaGalileo也发布了英文新闻，向媒体和研究机构进行宣传。 alphagalileo.org

• 相关社区的背景：虽然与本研究直接相关性不大，但四重体系统和进化×AI的讨论一直以来都很活跃，如何在大数据时代重新设计系统学是一个持续的话题。 PubMed

注：由于公开时间较短（2025年9月10日），直接的社交媒体讨论仍然有限。然而，LinkedIn上的分享和发布平台，预计未来会有更广泛的传播。 Phys.orgLinkedIn

参考（原始信息）

• Phys.org的研究介绍（2025年9月10日） Phys.org

• 学术论文：Computational and Structural Biotechnology Journal（2025年8月22日发布） CSBJ

• RUB官方新闻稿（英、德） RUB新闻门户

• 附加资料（补充） CSBJ

• 四重体系统的背景综述（系统学） PubMed##HTML_TAG_487