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赋能天然产物科学研究：多模态大模型与知识图谱的革新之旅

news 2025/10/21 8:20:53

Empowering Natural Product Science with AI: Leveraging Multimodal Data and Knowledge Graphs

摘要

本文探讨了人工智能（AI）如何通过多模态数据和知识图谱革新天然产物科学。面对数据碎片化、异构性等挑战，构建统一的知识图谱成为突破关键。通过知识图谱，AI模型有望模拟天然产物科学家的推理能力，推动新化学结构的预测与发现。

正文

一、引言：AI与天然产物科学的新时代

天然产物科学是一门涉及多学科交叉的领域，涵盖基因组学、蛋白质组学、代谢组学、光谱学及生物化学等多种数据类型。这些数据从不同角度揭示了天然产物的结构与功能，为科学研究提供了宝贵信息。然而，数据的高度碎片化、标准化不足以及分布在众多数据库中的现状，严重限制了AI在该领域的应用潜力。

当前，AI技术已在多个科学领域展现出强大能力，例如AlphaFold的蛋白质折叠预测和大型语言模型（LLM）的文献总结。然而，在天然产物研究中，AI的认知模拟能力仍显不足。原因在于，天然产物数据的多模态性、不平衡性及非标准化特性，与现有的深度学习架构需求不符。

本文提出，通过构建天然产物科学的知识图谱（Knowledge Graph, KG），整合多模态数据，可为AI模型提供结构化训练数据，从而实现类似人类科学家的决策与推理能力。我们将从数据整合、AI应用及未来展望三个方面，详细阐述这一愿景。

二、天然产物科学数据：挑战与机遇

2.1 数据多样性与碎片化

天然产物科学数据涵盖基因组、蛋白质组、代谢组及光谱等多种类型。每种数据都能从独特视角揭示生物化学实体的特性。例如，基因组学可揭示天然产物生成的遗传基础，而代谢组学则展示生成的代谢物。然而，这些数据往往分布在不同数据库中，缺乏统一标准，且样本注释水平和元数据质量参差不齐。

这种数据碎片化导致AI模型难以学习天然产物科学的整体模式。数据集还存在偏差，如遗传、蛋白质或化学空间的覆盖不均，增加了数据整合的难度。

2.2 知识图谱：解决数据碎片化的关键

知识图谱是一种结构化知识表示方法，通过节点（实体）和边（关系）构建数据网络，能够有效整合多模态数据。与传统的非关系型表格数据不同，知识图谱支持异构数据间的复杂关联，便于揭示隐藏模式和因果关系。

例如，通过知识图谱，可以关联串联质谱碎片模式与代谢构建模块，甚至预测微生物群落中的天然产物生物活性。这种关联能力使得知识图谱成为AI模型理想的训练基础，助力实现天然产物预判（Natural Product Anticipation）。

三、AI在天然产物科学中的应用潜力

3.1 AI与机器学习的区别

在讨论AI的应用前，需明确AI与机器学习（ML）的区别。AI是一个广义领域，涵盖模拟人类智能的各类算法，而ML是AI的子领域，聚焦通过数据经验改进算法性能。ML在处理大数据时表现优异，但在结果解释性上存在局限。而AI的知识表示与推理能力，可通过知识图谱实现更深层次的因果推断。

3.2 药物发现与结构解析

AI已在天然产物药物发现中展现出显著潜力。例如，自然语言处理（NLP）技术可从海量数据中提取化学信息，辅助药物发现；计算机辅助合成规划（CASP）则优化了复杂天然产物的合成路径。此外，AI还能预测分子属性，设计新分子，提升药物研发效率。

在结构解析阶段，AI可结合基因组与代谢组数据，优先排序候选结构，模拟人类化学家的推理过程。知识图谱还能识别常见污染物和批次效应，确保研究结果的可靠性。

3.3 生物活性测试与合成优化

在生物活性测试中，AI通过知识图谱完成缺失值的推断，帮助设计新颖化合物或优化现有结构。CASP模型可利用知识图谱生成受限条件下的分子结构，提出更经济的合成路线，甚至优化异源表达条件，降低工业化成本。

四、构建天然产物科学知识图谱的路径

4.1 知识图谱的构建步骤

构建知识图谱需经历多步骤：首先，识别关键实体（如化合物、生物活性）并映射其关系；其次，为实体分配属性（如分子量、来源物种）；最后，使用统一资源标识符（URI）和资源描述框架（RDF）标准，发布并链接数据。

4.2 社区合作与数据共享

实现知识图谱的全面应用，离不开社区合作。LOTUS倡议通过整合超过75万个结构-生物对到Wikidata，展示了数据共享与互操作性的典范。ENPKG项目则将未公开数据转化为公共资源，丰富了代谢组学研究。

我们呼吁天然产物科学界共同参与，贡献数据至Wikidata，创建用户特定的小型知识图谱，并与现有资源链接。这将确保数据遵循FAIR原则（可发现、可访问、可互操作、可重用），推动AI模型与集体知识同步进化。

4.3 知识图谱的应用与未来

知识图谱不仅是数据整合工具，更是AI推理的基础。其应用包括：从元数据预测分子骨架、识别数据中的偏见、支持假设生成等。未来，科学家或可通过“天然产物三录仪”技术，扫描生物体即可获取其数字化身份，挖掘未知化学结构。

五、挑战与解决方案

5.1 数据不完整与质量差异

天然产物数据常因成本和质量差异导致不完整。例如，元基因组数据生成成本高，注释水平不一。知识图谱可通过元数据权重评估数据质量，纳入不完整数据，推断缺失属性，全面描绘数据空间。

5.2 报告负面结果的缺失

研究者倾向报告正面结果，忽略负面数据（如化合物无活性）。知识图谱可通过实体分辨（Entity Resolution）推断未明确表述的关系，增强ML模型的训练效果。

六、结论与展望

AI与知识图谱的结合，为天然产物科学带来了前所未有的机遇。通过构建统一的知识图谱，整合多模态数据，AI模型有望实现人类水平的推理与预判能力，推动新型化学结构的发现与药物研发。我们呼吁天然产物科学界共同努力，将数据资源民主化，迈向开放链接的科学未来。