Gemma模型助力发现潜在癌症治疗新途径

单细胞分析是生物医学研究的前沿领域，通过分析单个细胞的基因表达、蛋白质组成等数据，可以揭示细胞异质性、疾病机制和潜在治疗靶点。传统方法在处理海量单细胞数据时面临计算效率和准确性挑战。近年来，基于Transformer架构的大语言模型在自然语言处理领域取得突破，其处理序列数据的能力也被应用于生物信息学。谷歌的Gemma模型家族是开源的轻量级语言模型，基于与Gemini相同的技术构建，参数量较小但性能优秀，适合在资源有限的环境中部署。将这类模型适配到单细胞分析任务中，需要针对生物序列数据进行预训练和微调，以理解基因表达模式、细胞类型分类等生物学特征。这一进展是AI与生命科学交叉融合的典型案例，有望加速药物发现和精准医疗的发展。