[论文解读] Progress and Opportunities of Foundation Models in Bioinformatics

Qing Li, Zhihang Hu+6 more|arXiv (Cornell University)|Feb 6, 2024

Genetics, Bioinformatics, and Biomedical ResearchBiochemistry, Genetics and Molecular Biology被引用 3

一句话总结

本综述回顾了生物信息学中的基础模型（FMs），详细阐述了其演变历程、方法论及在序列分析、结构预测、功能注释和多模态整合中的应用。它强调了FMs通过利用大规模无标签生物数据，成功克服了数据稀缺性和噪声问题，同时指出了在可解释性、偏差和数据质量方面面临的挑战，并勾勒出该领域未来的研究方向。

ABSTRACT

Bioinformatics has witnessed a paradigm shift with the increasing integration of artificial intelligence (AI), particularly through the adoption of foundation models (FMs). These AI techniques have rapidly advanced, addressing historical challenges in bioinformatics such as the scarcity of annotated data and the presence of data noise. FMs are particularly adept at handling large-scale, unlabeled data, a common scenario in biological contexts due to the time-consuming and costly nature of experimentally determining labeled data. This characteristic has allowed FMs to excel and achieve notable results in various downstream validation tasks, demonstrating their ability to represent diverse biological entities effectively. Undoubtedly, FMs have ushered in a new era in computational biology, especially in the realm of deep learning. The primary goal of this survey is to conduct a systematic investigation and summary of FMs in bioinformatics, tracing their evolution, current research status, and the methodologies employed. Central to our focus is the application of FMs to specific biological problems, aiming to guide the research community in choosing appropriate FMs for their research needs. We delve into the specifics of the problem at hand including sequence analysis, structure prediction, function annotation, and multimodal integration, comparing the structures and advancements against traditional methods. Furthermore, the review analyses challenges and limitations faced by FMs in biology, such as data noise, model explainability, and potential biases. Finally, we outline potential development paths and strategies for FMs in future biological research, setting the stage for continued innovation and application in this rapidly evolving field. This comprehensive review serves not only as an academic resource but also as a roadmap for future explorations and applications of FMs in biology.

研究动机与目标

• 系统研究生物信息学中基础模型（FMs）的演变历程与当前状态。
• 分析FMs在关键生物任务中的应用，包括序列分析、蛋白质结构预测、功能注释以及多模态数据整合。
• 从性能、可扩展性和适应性角度，对比基于FMs的方法与传统方法的差异。
• 识别FMs在生物研究中部署时面临的关键挑战，如数据噪声、模型可解释性以及潜在偏差。
• 勾勒未来发展的路径与战略机遇，以推动计算生物学中FMs应用的进一步发展。

提出的方法

• 本文对应用于生物信息学的基础模型（FMs）的最新进展进行了全面综述，重点聚焦于大规模无标签生物序列上的自监督预训练与对比学习预训练。
• 评估了基于Transformer的模型架构以及专为生物序列和结构设计的对比学习框架。
• 对比了FMs在下游任务（如蛋白质功能预测和结构建模）中与经典机器学习及传统深度学习模型的性能表现。
• 分析了最先进的生物信息学FMs中采用的架构选择、预训练目标和微调策略。
• 通过定性和定量评估，分析了模型在多样化生物数据集上的鲁棒性、泛化能力与可解释性。
• 综合27页分析内容、3幅图表和2张表格，描绘了FMs在生物学领域当前的发展格局与未来发展趋势。

实验结果

研究问题

• RQ1 基础模型如何通过处理大规模无标签生物数据，重塑生物信息学的格局？
• RQ2 哪些关键的架构设计与训练方法使FMs在序列与结构预测任务中优于传统模型？
• RQ3 FMs在生物系统中的功能注释与多模态整合方面，以何种方式实现性能提升？
• RQ4 FMs在生物信息学中的主要局限性是什么，特别是在数据噪声、模型可解释性与偏差方面？
• RQ5 哪些战略性研究方向可进一步提升FMs在生物发现中的可靠性与适用性？

主要发现

• 基础模型通过有效利用大规模无标签生物数据，在生物信息学中实现了显著进步，成功克服了以往因数据稀缺与标注成本过高带来的瓶颈问题。
• FMs在下游任务中表现强劲，如蛋白质结构预测与功能注释，通常优于传统监督模型。
• 在大规模生物序列上进行自监督预训练，使FMs能够学习到跨多种生物实体与模态的通用表征。
• 尽管取得成功，FMs在可解释性方面仍面临挑战，对数据噪声敏感，且可能因训练数据分布不均或缺乏代表性而引入偏差。
• 综述指出，多模态整合——尤其是基因组学、蛋白质组学与结构数据的融合——是未来FMs发展的关键前沿。
• 本文勾勒出未来研究的路线图，强调在计算生物学中发展稳健、可解释且具有生物学依据的基础模型的迫切需求。