背景及目標
我們為一家全球健康及營養研發創新領導企業，建立了一個腸道微生物組的生物數碼孿生，並配備代理式人工智能助理，讓科學家在進入實驗室之前，以自然語言設計、進行及解讀電腦模擬（in silico）實驗（飲食、益生菌、小分子等）。目標是：
- 縮短實驗週期，由數月的實驗室工作縮短至數小時的電腦模擬探索；
- 讓研發創新科學家能以自然語言，模擬有關飲食、益生菌及小分子的虛擬情境。
成果
- 一個可運作的腸道微生物組生物數碼孿生，配備對話式人工智能代理。
- 科學家可在微生物組上進行實驗，設計飲食、益生菌及小分子的情境。
- 為新的研發創新策略奠定基礎，機理模型及人工智能模型已在稀有數據集上驗證，可供達學術水平的發表及規模化。
我們的方法
數碼孿生及數據基礎
- 以專有的原始 DNA、代謝模型及營養數據，建立動態腸道數碼孿生
- 由數據接收到模擬的六步流程，包括飲食優化
對話介面及代理層
- 透過對話設定實驗，並提供 3D 模擬視圖
- 代理層理解用戶意圖，並統籌各個流程
科學實施及推行
- 舉辦工作坊，界定策略應用場景的願景、功能及路線圖
- 開發及測試概念驗證及最簡可行產品，部署於高效能運算雲端基礎設施
- 開發尖端的計算生物學工具
團隊由生物學及應用數學博士組成，使用 Azure、Databricks 及配合 MCP 的 Claude。