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概述

基于prompt的生物信息學重新定義了科學家與生物數據的交互方式，使得研究人員能夠通過自然語言查詢跨越多個組學層次進行分析。這種新范式通過消除編程障礙并簡化數據整合過程，促進了可訪問的、假設驅動的科學發現。研究者呼吁建立社區標準，推動教育采用，并通過協作開發來充分發揮其在研究和臨床環境中的潛力。

自然語言處理在生物信息學中的發展歷程

自然語言處理長期以來一直支持生物信息學的發展，幫助從非結構化文本和生物序列中提取洞察。基于規則的方法和早期統計方法使科學文獻、基因和蛋白質注釋以及生物通路的結構化分析成為可能。2017年，transformer深度神經網絡模型的引入帶來了突破性進展，它在學習文本內上下文關系方面表現出色。transformer模型的引入為大型語言模型（LLMs）奠定了基礎。

LLMs的規模和能力催生了提示技術，與傳統編程相比，這提供了一種更直觀的與計算系統交互的方式。隨著LLMs的進步，它們開始展現出少樣本學習和推理等新興能力。2022年ChatGPT的發布展示了LLMs在提供連貫、上下文感知輸出方面的強大能力，促使人們廣泛探索其在包括生物信息學在內的科學領域的應用。

提示作為新的編程范式

提示為計算任務引入了一個可訪問的界面。用戶不再需要用Python或R等語言編程，而是用自然語言指定任務。這種轉變通過基于LLM的"代理agent"系統得以實現，這些系統將提示連接到可執行工具。這些系統能夠解釋用戶意圖，選擇適當的功能，并協調分析步驟，而無需用戶理解語法或管道邏輯。傳統工作流程需要腳本編寫或通過圖形用戶界面點擊，而提示則能夠從單一輸入行實現無縫、自適應的任務執行，減少了最終用戶的認知和技術負擔。

由于LLMs具有概率性和上下文敏感性，提示的措辭顯著影響輸出質量。提示工程包括諸如上下文學習、結構化格式和自我批評等技術，以增強一致性。檢索增強生成通過使模型能夠將外部文檔或數據集納入其響應中來補充提示工程。這在生物信息學中特別相關，因為通常需要最新的數據集和未發表的結果。

基于提示的生物信息學與傳統方法的對比

傳統的生物信息學工作流程依賴于使用命令行工具、R或Python等腳本語言以及Galaxy或Nextflow等模塊化平臺構建的明確定義的流程。這些工作流程需要大量的編程知識、領域專業知識以及對數據格式和預處理步驟的熟悉。跨數據模態的整合（例如基因組學和轉錄組學）通常需要大量的手動策劃、元數據對齊和文件轉換。

基于提示的生物信息學通過使研究人員能夠用簡單語言表達復雜的分析任務來打破這種范式。核心區別在于用戶界面：用戶不是構建或導航管道，而是與能夠解析提示并實時組裝必要組件的代理系統交互。例如，用戶可能輸入"比較治療組和對照組樣本之間的基因表達并總結涉及的關鍵通路"，而不是編寫腳本來運行差異表達分析后進行基因集富集分析。系統然后自主執行多步驟工作流程，在幕后使用適當的工具。

這種新模型也影響了用戶與數據的交互方式。最近，基于圖形用戶界面的平臺（如BiomiX）旨在通過提供視覺界面和下拉工作流程來簡化非程序員的多組學分析。然而，這些工具仍然需要手動協調步驟，而基于提示的系統則完全避免了這些選擇。在傳統工作流程中，整合RNA測序和ATAC-seq數據等數據類型通常涉及單獨的管道，然后進行聯合分析，這需要手動協調標識符、分辨率和標準化策略。基于提示的系統（如PromptBio）通過啟用跨模態查詢簡化了這一過程，例如：“識別在響應者中表達增加且染色質可及性增強的基因”。代理系統處理底層數據整合和統計建模，消除了手動協調的需要。

整合多組學分析的潛力

跨組學層次的整合分析，包括基因組學、轉錄組學、表觀基因組學和蛋白質組學，是系統生物學的長期目標。然而，傳統方法在協調數據格式、處理缺失模態和調整多視圖模型方面面臨障礙。基于提示的系統通過抽象數據處理和分析邏輯在這種情況下提供了獨特的優勢。

例如，PromptBio使用戶能夠發出高級提示，如：“比較腫瘤亞型之間的免疫細胞組成和DNA甲基化，并建議候選生物標志物”。這個單一查詢可以啟動一系列涉及細胞類型去卷積、差異甲基化和通路注釋的整合分析。類似地，AutoBA在出現錯誤或數據質量變化時自主適應工作流程，提高了現實世界整合研究的穩健性。

通過使用戶能夠用自然語言描述多模態目標，基于提示的系統還支持假設生成。例如，研究人員可能查詢：“建議可能將DNA甲基化增加與化療耐藥腫瘤中腫瘤抑制基因表達降低聯系起來的基因”。傳統方法需要協調幾個單獨工具的結果；基于提示的系統可以自動化這種整合。

此外，多代理框架（如Agentomics-ML）將子任務分配給專門的代理，然后這些代理進行通信，批評彼此的輸出并達成共同結果。這些架構反映了協作科學推理，為整合分析提供了強大的模型。專門為蛋白質基因組數據設計的交互式多代理聊天機器人（如DrBioRight 2.0）進一步展示了用戶如何迭代地完善查詢：提出問題，接收圖表，修改焦點。這種對話循環與傳統分析管道形成對比，在傳統分析中，迭代需要重新運行腳本或重新參數化界面。因此，基于提示的系統促進了快速假設測試和數據探索。

開放性問題

盡管基于提示的系統在生物信息學方面前景廣闊，但關鍵問題仍然存在。首先，設計確保可重現性和準確性的基于提示系統的最佳實踐是什么？與靜態管道不同，基于提示的工作流程是概率性的和固有靈活的，這種靈活性在用戶或會話之間存在不一致的風險。開發日志記錄、版本控制和驗證協議將是關鍵。

其次，我們如何基準測試基于提示系統的性能？目前，很少有研究嚴格比較LLM生成的輸出與標準生物信息學任務的黃金標準結果。隨著這些系統的成熟，我們需要共享數據集和評估指標來評估準確性、穩健性和計算效率。

第三，哪些任務最適合基于提示的系統？早期結果表明，探索性分析、可視化和假設生成最受益于自然語言交互。需要嚴格參數控制或大規模批處理的任務可能仍然更適合傳統工作流程，盡管當前在高級基于提示系統方面的工作可能會在不久的將來使這成為可能。

第四，人類監督的作用是什么？雖然基于提示的系統自動化了大部分工作流程，但批判性思維和生物學解釋仍然至關重要。允許用戶檢查中間步驟、修改工具選擇或覆蓋決策的界面將有助于保持科學嚴謹性。

最后，基于提示的系統將如何與實驗工作流程整合？一種可能性是實驗人員可以使用提示用簡單語言描述他們的研究設計和期望，使基于LLM的系統能夠在不需要詳細技術規范的情況下啟動適當的分析。這種方法可以減少溝通瓶頸，確保分析管道與生物學目標保持一致。

展望與結論

展望未來，社區驅動的開發（如用于開發LLM支持的生物醫學應用的BioChatter框架）將是必不可少的。BioMedGPT等平臺突出了在生物醫學數據上訓練的基礎模型的需求，但領域特定的微調和評估將需要計算和實驗實驗室之間的協作。類似地，PromptBio和AutoBA等開源系統應該通過應用程序編程接口和插件進行擴展，以整合到機構工作流程和云基礎設施中。

基于提示的生物信息學重新構想了研究人員與數據的交互方式，降低了入門門檻，同時為探索開辟了新途徑。與需要專門培訓的傳統工作流程不同，這些系統使任何人都能夠使用自然語言對多組學數據提出復雜問題。對于專家用戶來說，它們提供了更快的原型化想法和定制分析的方法。

隨著該領域的發展，我們預計基于提示的系統不會取代而是增強傳統管道，作為連接用戶和算法的交互層。為了充分實現其潛力，我們需要共享標準、評估框架以及與實驗室和臨床系統的整合。如果成功，基于提示的方法可能成為生物信息學的默認界面，催化整合性和可訪問的生物發現新時代。

隨著這些工具的成熟，生命科學和生物學系很可能會開始將基于提示的生物信息學模塊或課程納入本科和研究生課程中，反映了裝備學生與這些新興系統互動技能的日益增長的需求。
參考文獻：Awan, A.R., Oveisi, M. & Karimi, M.M. Prompt-based bioinformatics: a new interface for multi-omics analysis. Nat Rev Genet (2025). https://doi.org/10.1038/s41576-025-00889-0