近期科学界刊文指出，人类基因组并非传统认知中的线性代码，而是高度动态、依赖上下文调控的复杂系统。哈佛大学卡伦·阿德曼与爱丁堡大学温迪·比克莫等学者研究发现，基因表达核心在于调控网络：转录因子以组合逻辑协同作用，海量增强子通过染色质三维折叠与远距离基因交互，辅以表观遗传标记与RNA剪接，构成多层动态决策机制。该系统随内外信号实时重构，而非按固定程序运行。 随着Evo 2、AlphaGenome等基因组基础模型兴起，学界探讨人工智能能否破解此难题。此类算法依赖序列数据训练，以黑箱模式预测基因变异与表型关联。然而专家指出，当前模型难以捕捉染色质动态构象、细胞时空差异及环境交互等跨维度信息。Genyro创始人阿德里安·伍尔森强调，仅凭静态序列无法涵盖完整生命信息云。 尽管AI具备模式识别潜力，但学界共识认为，基因组的递归性与环境敏感性已超出传统输入输出框架。解码生命调控底层逻辑仍需人类科学推理与多维生物学验证，AI仅能作为辅助工具。这一认知正重塑基因组学范式，并为生物算法设计划定现实边界。