2026年5月18日，由中国医学科学院 北京协和医学院主办、中国医学科学院药用植物研究所（以下简称“药植所”）承办的第九期“协和方舟论坛”在北京顺利举行。本期论坛以“AI+全基因组赋能医学科技创新”为主题，汇聚算法科学、临床医学、法医学及药学领域的专家学者，围绕法医微生物鉴识、临床病原微生物溯源、中药特征识别、时珍法物种鉴定及DNA表型刻画等前沿议题展开跨学科深入交流，探索人工智能与基因组学融合驱动的医学创新路径。论坛由药植所魏建和副所长、董政起副书记、李西文主任和罗红梅处长共同主持。
药植所朱明书记在致辞中指出，当前“健康中国”建设进入全面推进、加快发展的关键阶段，2026年政府工作报告首次将生物医药列为国家新兴支柱产业，并深化拓展“人工智能+”的战略方向。他强调，“AI+全基因组”正成为医学科技创新的重要突破口，全基因组研究为生命现象解析与物种精准识别提供了遗传数据基础，而人工智能则为海量复杂数据的挖掘与应用提供了技术引擎。二者深度融合，将推动医学研究从经验依赖向数据驱动、智能驱动转变，为中药资源鉴定、病原微生物识别、感染溯源、法医学分析和药学创新等领域带来新的研究范式。
中国工程院院士、广东省毒品实验技术中心主任法医师刘超作题为《微生物鉴识技术法医学应用研究》的报告。他系统介绍了微生物鉴识技术的基本原理及其在法医学领域的创新应用，重点阐述了如何利用微生物群落结构的特异性，为个体识别、地理溯源及死亡时间推断等法医学难题提供新的技术路径。报告全面展示了前沿生物技术在公共安全领域的突破性应用。
中国医学科学院北京协和医院徐英春教授以《侵袭性念珠菌感染分型溯源与致病机制研究》为题，聚焦临床感染性疾病领域进行分享。其团队发现，热带念珠菌对唑类药物的耐药率在过去十年间显著上升，指出真菌感染面临诊断难、治疗负担重及病死率高等方面的严峻挑战。研究成果为临床防控侵袭性念珠菌感染提供了重要的理论依据与实践指导。
中国科学院自动化研究所魏庆来研究员作题为《基于深度学习的中药特征识别方法》的学术报告。其团队引入深度学习技术，通过数据增强方法构建了高质量的中药图像数据集，并研制了手机端快速鉴定APP，可在20秒内快速识别中药真伪及产地，同时支持药典信息和炮制方法查询。该研究为中医药精准高效鉴定开辟了全新技术途径。
中国医学科学院药用植物研究所宋经元研究员作题为《时珍法物种鉴定体系：从“人工”智能到人工智能》的研究成果分享。其团队提出了 “时珍法”物种鉴定体系，并构建了“三驾马车”策略：一是通过人工编程实现特异靶标筛选；二是开发了物种特异序列在线分析软件“时珍宝”；三是构建了基于人工智能的“智能时珍”系统，通过深度学习实现特异靶标序列的智能筛选。该成果为天然药物资源的精准鉴定提供了里程碑式方案。
公安部鉴定中心主任法医师李彩霞作题为《法医DNA表型特征刻画研究与应用》的报告。其团队构建了从族群地域推断、家族系谱分析到个体表型预测的层级化特征刻画体系，并建立了能够区分中国不同民族和地域人群的机器学习算法模型。报告充分展现了前沿生物技术在公共安全领域的重大应用价值。
在交流讨论环节，与会专家紧扣论坛主题，结合报告内容展开热烈探讨，形成以下共识：一是编撰覆盖超过1000个物种的“AI+全基因组”新型药用生物志；二是创建“AI+全基因组”临床病原微生物鉴定技术，为大于300种重要病原微生物制定标准化鉴定流程；三是构建“AI+全基因组”法医生物物证鉴识技术，制定大于300种涉及公共安全的非人源生物物证鉴识技术规范。
本期论坛紧扣“AI+全基因组赋能医学科技创新”的主题，将理论研究与产业实践相结合，实现多学科深度交融互鉴。未来，“协和方舟论坛”将持续汇聚多学科创新力量，助力“健康中国”战略纵深推进，为新时代医学高质量发展书写崭新篇章。
供稿：科管处
