微软拉上哈佛、MIT，用一个周末筛出抗癌候选物，AI钻进实验室抢活了

微软研究院这次把“生物学世界模型”这个词，从PPT里拽进了实验室。它和哈佛大学、麻省理工学院博德研究所一起，做出了一套叫Project Quine的实验性多模态AI研究系统。说白了，这是一套专门给生物学研究用的世界模型——目标只有一个：把电脑里的计算建模，和实验室台面上的湿实验，接成一条线。

Quine的底子，是一张覆盖基因组学、蛋白质、化学、细胞状态和生物成像的联合表征世界模型，外面再套一个能交互推理的框架。过去这些数据都是各过各的日子：基因序列在一个数据库，蛋白结构在另一个，分子化学、细胞形态、显微镜图像又各自为政。Quine干的事，是把它们全塞进同一个表征空间里。它能同时嚼多领域的信息，做跨模态的综合分析。传统药物发现里最让人头疼的，恰恰就是这些领域各说各话、凑不到一张桌上推理。Quine要砸的，就是这堵墙。

最能说明它管用的，是实测表现。系统在很短时间内就筛出了目标化合物，还撞见过意料之外的表型反应。有报道说，它用一个周末就筛出了抗癌候选物，把药物筛选和验证的周期，从通常的漫长时间压到了数天。这是什么概念？原本要烧掉数月时间、大量经费的发现和验证环节，现在可能被一台会跨模态思考的AI大幅压短、压便宜，帮科研人员挖出全新的治疗路径。

为了让更多人尽早上手，微软已经开放了首届Quine Fellows项目的申请，科研人员可以抢先试用。后面它还打算通过相关产品，一步步把开放范围扩大到更广泛的商业化场景。

当一家科技巨头把世界模型的打法，从视觉和几何搬进生命科学的实验室，AI和生物学之间那堵墙，正在被凿穿。