随着人工智能技术的飞速发展，其在生物医药领域的应用逐渐深入，为药物研发、疾病诊断、医学研究等带来了前所未有的机遇。BioMedGPT-R1，由清华大学 AI 产业研究院（AIR）与北京水木分子生物科技有限公司联合推出，作为一款升级版多模态生物医药开源大模型，它凭借强大的跨模态融合能力，为生物医药研究提供了全新的视角和高效工具。

一、项目概述

生物医药领域面临着海量的数据和复杂的研究任务，传统的研究方法往往耗时费力且效率低下。近年来，人工智能与生物医药的结合逐渐成为研究热点，多模态数据融合技术应运而生。BioMedGPT-R1 正是在这一背景下诞生的，它基于 DeepSeek R1 技术，致力于实现生物模态（如分子、蛋白质）与自然语言的统一融合，为生物医药研究提供更高效、更智能的解决方案。

BioMedGPT-R1 的主要目标是打破生物模态数据与自然语言之间的壁垒，通过多模态融合架构，实现生物数据与文本信息的深度交互和推理。它旨在为药物分子理解、靶点挖掘、临床前研究等生物医药任务提供强大的支持，加速药物研发进程，提升医学研究的效率和质量。

二、技术原理

1、多模态融合架构

BioMedGPT-R1 采用了一种创新的多模态融合架构，整合了自然语言模态和生物模态（如分子、蛋白质）的数据。具体来说，它通过生物模态编码器（如分子编码器和蛋白质编码器）提取生物数据的特征，然后利用“对齐翻译层”将这些特征映射到自然语言表征空间，从而实现多模态数据的统一融合。这种架构使得模型能够同时处理生物数据和自然语言指令，为跨模态推理提供了基础。

2、跨模态特征对齐

跨模态特征对齐是 BioMedGPT-R1 的核心技术之一。通过对齐翻译层（Translator），模型将生物模态的编码输出与文本模态的语义表征进行对齐。这意味着模型可以将生物数据的特征与自然语言的语义信息相匹配，从而支持跨模态的交互式问答和深度推理。例如，用户可以通过自然语言提问关于某个化学分子的特性，模型能够结合生物数据和文本信息给出准确的回答。

3、DeepSeek R1 蒸馏技术

BioMedGPT-R1 基于 DeepSeek R1 的蒸馏版本更新了文本基座模型。这一技术的应用显著提升了模型的文本推理能力，进一步优化了其在多模态任务中的性能。通过蒸馏技术，模型能够更好地理解和生成自然语言文本，从而在生物医药文本问答任务上接近人类专家水平。

4、两阶段训练策略

BioMedGPT-R1 采用了独特的两阶段训练策略，以充分发挥模型的多模态融合能力。在第一阶段，仅训练对齐翻译层，将生物模态表征映射到语义空间。这一阶段的目标是确保生物数据能够准确地转化为与自然语言相匹配的特征表示。在第二阶段，同时微调对齐翻译层和基座大语言模型。通过这种微调，模型能够在下游任务中展现出更强的多模态深度推理能力，为生物医药研究提供更精准的支持。

三、功能特点

1、跨模态问答与推理

BioMedGPT-R1 支持自然语言与生物模态（如化学分子、蛋白质）的交互式问答。用户可以通过自然语言向模型提问，模型结合文本和生物数据进行深度推理，为生物医药研究提供综合分析。例如，研究人员可以询问某个蛋白质的功能、某个药物分子的作用机制等，模型能够根据生物数据和文本信息给出详细的解答。

2、药物分子理解与分析

对于化学小分子，BioMedGPT-R1 能够进行结构、官能团、生化性质等方面的推理分析。它可以帮助研究人员快速了解药物分子的特性，为药物分子设计与优化提供重要参考。例如，模型可以预测分子的活性、稳定性、毒性等性质，从而辅助研究人员筛选出更具有潜力的药物候选分子。

3、药物靶点探索与挖掘

BioMedGPT-R1 可以分析生物数据和文本信息，辅助发现潜在的药物靶点。通过挖掘生物数据中的关键信息和文献中的相关知识，模型能够为药物研发的早期阶段提供有力支持。这有助于研究人员更快地确定药物作用的靶点，提高药物研发的成功率。

四、应用场景

1、药物分子设计与优化

BioMedGPT-R1 能够分析分子特性，辅助设计和优化药物分子。通过对化学小分子的结构、官能团、生化性质等方面的推理分析，模型可以帮助研究人员快速筛选出具有潜力的药物候选分子，并对其进行优化，提高药物的疗效和安全性。

2、药物靶点发现

结合生物数据和文献，BioMedGPT-R1 可以挖掘潜在的药物靶点。它能够分析大量的生物数据，识别出与疾病相关的蛋白质或其他生物分子，并结合文献中的知识，为研究人员提供靶点发现的线索，加速药物研发的早期阶段。

3、临床前研究

在临床前研究中，BioMedGPT-R1 可以分析生物标记物，支持疾病诊断和药物疗效评估。通过对生物数据的深度分析，模型能够识别出与疾病相关的生物标记物，为疾病的早期诊断提供依据。同时，它还可以评估药物在细胞和动物模型中的疗效，为临床试验提供参考。

4、医学文本分析

BioMedGPT-R1 还可以辅助医学教育、文献解读和临床决策支持。它能够理解复杂的医学文本，为医学教育提供生动的教学案例，帮助学生更好地理解医学知识。同时，它还可以解读医学文献，为研究人员提供最新的研究成果和信息。此外，它还可以为临床医生提供决策支持，帮助他们更好地制定治疗方案。

五、快速使用

1、环境准备

在使用 BioMedGPT-R1 之前，需要确保已经安装了 Python 编程语言，并且安装了相关的依赖库。

conda create -n OpenBioMed python=3.9conda activate OpenBioMedpip install torch==1.13.1+{your_cuda_version} torchvision==0.14.1+{your_cuda_version} torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/{your_cuda_version} pip install pyg_lib torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.13.1+{your_cuda_version}.htmlpip install pytorch_lightning==2.0.8 peft==0.9.0 accelerate==1.3.0 --no-deps -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install -r requirements.txt

推荐使用11.7版本的cuda驱动来构建环境。开发者尚未测试使用其他版本的cuda驱动是否会产生问题。

2、使用示例

下面是一个使用BioMedGPT-10B回答分子与蛋白质相关问题和使用BioMedGPT-R1进行推理的示例

在OpenBioMed 中，提供了一个统一的多模态生物医学聊天机器人接口。要构建一个代理，只需配置模型检查点的路径以及部署模型所使用的设备。

from open_biomed.models.foundation_models.biomedgpt import BioMedGPTR14Chatfrom open_biomed.data import Molecule, Protein, Text# Initialize chatbotagent = BioMedGPTR14Chat.from_pretrained("./checkpoints/biomedgpt-r1", "cuda:7")

下面是一个分子问答和蛋白质问答的示例代码：

# Molecule QAmolecule = "CN1CC[C@]23[C@@H]4[C@H]5[C@@H](CC2=O)C(=CCO[C@H]5CC(=O)N4C6=C3C=C(C=C6)O)C1"question = "Please describe this molecule."# Initialize a molecule via SMILES string and append it to context# Then ask a question about itagent.reset()molecule = Molecule.from_smiles(molecule)agent.append_molecule(molecule)answer = agent.chat(Text.from_str(question))print("Human: ", question)print ("Assistant: ", answer)

返回结果打印如下：

“`

Human: Please describe this molecule.

Assistant: The molecule is a monoterpenoid indole alkaloid with formula C21H24N2O4, originally isolated from Tabernaemontana corymbosa. It has a role as a plant metabolite. It is a delta-lactam, a monoterpenoid indole alkaloid and an organic heterohexacyclic compound.

“`

纯文本的常规聊天代码示例如下：

# Text-only Chatquestion = "Give me some brief advice for future R&D on EGFR-targeted drugs."agent.reset()answer = agent.chat(Text.from_str(question))print("Human: ", question)print ("Assistant: ", answer)

六、结语

BioMedGPT-R1 作为一款由清华大学 AI 产业研究院与北京水木分子生物科技有限公司联合推出的多模态生物医药大模型，凭借其强大的跨模态融合能力和深度推理能力，为生物医药研究带来了全新的可能性。它不仅能够支持药物分子设计与优化、药物靶点发现、临床前研究等实际应用场景，还为医学教育、文献解读和临床决策支持提供了有力工具。随着人工智能技术在生物医药领域的不断发展，期待BioMedGPT-R1 为推动生物医药研究的智能化进程发挥更重要的作用。感兴趣的读者可以通过以下项目地址深入了解和使用。

项目地址

GitHub 仓库：https://github.com/PharMolix/OpenBioMed

HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/PharMolix/BioMedGPT-R1

（文：小兵的AI视界）