人工智能化学语言模型揭示多种未知代谢物

探究哺乳动物分子暗奥秘

人工智能「化学语言系统」识别出数十种前所未见代谢产物，可为制药行业发现全新干预目标。

Fei Wang、Russ Greiner

计算机学科博士生Fei Wang（左）、计算机科学专家Russ Greiner（右）、生物化学研究者David Wishart（未入镜）属于一支国际合作团队。该团队开发AI化学语言系统DeepMet，能够辨识哺乳生物体内尚未被发现的代谢产物。

摄影：Scott Lilwall/Amii

宇宙学家将维持宇宙万物的神秘无形物质定义为暗物质。据推测，这类看不见的暗物质占据宇宙总量的１/４以上。

化学领域的暗物质，指存留于骨骼与组织中、无法利用质谱技术检测识别的数千种小分子，也是代谢产物的主体组成。

近期，阿尔伯塔大学计算机科学博士生Fei Wang，在计算机专家Russ Greiner与生物化学家David Wishart的指导下，联合国际合作队伍，基于2,000余种已知人类代谢产物的化学结构训练化学语言系统，完整绘制出哺乳生物代谢组的分子暗物质全图。该项研究成果已于2026年1月刊载于Nature。Nature｜化学语言系统推演未知代谢产物

ChatGPT等AI系统依托掌握语言模式预测语句词汇，DeepMet机制与之相似，通过解析已知代谢产物的化学构造，领悟代谢运转内在规律，从而推演未知代谢产物。

科研人员生成10亿种可能分子结构后发现，AI高频输出的分子，极有可能是天然真实代谢产物。该技术依托生物化学基本原理，实现生物体内未知分子的批量辨识。目前，队伍已于人类与小鼠样本中，成功辨识出数十种未被记载的哺乳生物代谢产物。

研究作者表示，代谢产物是机体生理运行的核心元素。明确代谢产物的能量供应机制、结构构建功能与信号传递作用，能够改善疾病诊断方法，协助研发调控代谢路径的新型药物。

「基因好比人体的先天设计图，决定先天生理特征；代谢产物则呈现机体即时生理状态，其研究意义不言自明。」Russ Greiner指出。

本研究由路德维希癌症研究中心、美国国立卫生研究院、加拿大基因组工程、不列颠哥伦比亚基因组组织、阿尔伯塔基因组组织、加拿大创新基金会、加拿大首席研究员计划、普林斯顿语言研究所、加拿大自然科学与工程研究理事会、阿尔伯塔人工智能研究院（Amii）及加拿大高级研究院共同资助。

Russ Greiner与David Wishart为妇女与儿童健康研究所研究人员。

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核心内容

参考

Researchers shed light on molecular dark matter in mammals https://www.ualberta.ca/en/folio/2026/04/researchers-shed-light-on-molecular-dark-matter-in-mammals.html

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