人工智能加速靶点发现和药物设计，结合基因组数据推动生命科学变革。基础模型提高药物研发效率，但需解决数据安全和技术复杂性问题。Genesis Workbench为生物AI/ML提供开发蓝图，简化科学家使用复杂模型的流程。

Genomics England通过分析大规模基因组数据推动个性化医疗，特别是在癌症研究中。利用多模态机器学习（MMML）整合基因组、临床和影像数据，提高癌症亚型分类和生存预测的准确性。与亚马逊云服务合作，构建复杂的MMML模型，面临数据处理、安全和合规挑战，最终目标是为临床提供有价值的洞察，改善患者治疗效果。

Evo 2是一个强大的AI模型，基于NVIDIA DGX Cloud在AWS上构建，能够分析DNA、RNA和蛋白质。它是最大公开基因组数据AI模型，支持生物医学研究，帮助预测蛋白质功能、识别新分子及评估基因突变影响，广泛应用于医疗、农业和材料科学等领域。

InstaDeep与NVIDIA开源了Nucleotide Transformers（NT），这是一个用于基因组数据的基础模型。最大模型拥有25亿参数，训练于850种物种的遗传序列数据，表现优于其他模型。NT可用于生成嵌入或进行任务特定微调，展示了在基因组应用中的潜力。