近日，津渡生科携手华大基因、浙大医学院、深圳市龙岗妇幼保健院等多家单位，在Nature子刊《npj Digital Medicine》发表最新研究成果。
津渡生科将自身AI能力与基因组学、转录组学深度结合，显著提升早产风险预测水平，这也是津渡生科核心大模型GeneLLM所取得的重大突破之一。
这一突破不仅展现了GeneLLM在多组学数据融合上独特价值，也为精准产科与未来生物医学应用开辟了新方向。
GeneLLM大模型刷新早产风险预测精度
据世界卫生组织WHO报道，全球每年早产儿出生比例为5%-18%，而我国早产儿数量居全球第二，发生率约为7%。
早产儿全身各系统功能发育尚不成熟、适应和调节能力差，发病率和致死率较高。如何在孕期尽早、准确地识别早产高风险人群，依然是现代产科迫切需要解决的核心问题之一。
津渡生科GeneLLM模型赋能多组学的创新性探索，为破解这一世界性难题带来新希望。
本研究采用巢式病例对照研究设计，纳入682名孕妇，通过血浆样本进行cfRNA和cfDNA测序，并使用三种数据输入模式构建预测模型：
构建预测模型
cfDNA 单数据
cfRNA 单数据
cfDNA + cfRNA 多数据整合
在这项研究中，津渡生科提供了关键的技术支持与数据分析能力，首次将Transformer大语言模型与多组学（cfDNA + cfRNA）结合。
结果显示，多组学整合显著优于单一数据模型。在测试集中，基于Transformer的GeneLLM实现cfDNA + cfRNA 多数据整AUC达到0.890，显著优于单一数据模型，超过了现有机器学习模型的性能。
研究表明，cfDNA与cfRNA可能捕捉互补的生物学信号，从而提高预测准确性。
AI for BioScience引领者，提供一站式AI解决方案
本研究为津渡AI for BioScience在疾病诊断与预测应用的又一创新范例。
作为AI for BioScience全球引领者，津渡生科一直致力于AI与医学诊断、生物制造、环境监测等领域的深度融合，为科研机构、医疗机构及产业客户提供智能化解决方案，标杆客户包括华大基因、百度飞桨、北京大学第一医院、协和肿瘤医院等。
基于GeneLLM大模型，津渡生科打造BioFord™一站式生物科学研究平台，用 AI 重构生物科研新范式；打造生物科学智能实验管理平台，推动实验室研究迈向智能化自动化新阶段。
此次发布的研究成果是津渡生科AI for BioScience的科技硕果之一。汇集人工智能、生物信息等领域的顶尖人才，津渡团队已在《Nature》《Nature Communications》等顶级期刊发表论文六十余篇。
津渡积极推动与国内前沿科研机构的合作。目前，津渡已经与深圳清华研究院共建医学人工智能研发中心，与华大智造共建医学大模型创新中心，同时与数十家三甲医院开展医疗研究合作。
“津渡是AI for BioScience的坚定支持者和践行者，我们始终相信人工智能会成为推动生物科学从经验走向精准的关键力量。”津渡生科联合创始人邓司伟（本文共同第一作者）表示，GeneLLM大模型未来将应用于更多领域。
未来公司将持续赋能科研与产业协同创新，为医学诊断、生物制造、环境监测等领域的用户提供一站式AI解决方案，通过AI技术加速科研发现、降低研发成本，助力学术成果向产业化高效转化。