2026年高考生物二轮突破复习：热点09 AI赋能生命科学：精准预测蛋白结构、优化基因编辑器与设计细胞疗法（解析版）

/热点09AI赋能生命科学：精准预测蛋白结构、优化基因编辑器与设计细胞疗法内容导航情境解读内容导航情境解读考向破译限时实战热点背景速递情境探究高效科普：情境深入剖析与探寻，提取关键信息热点信息解码链接教材预测考向：建立热点与教材知识的桥梁，精准预测命题方向热点限时训练模拟实战巩固提升：限时完成情境化题目训练，提升信息迁移能力【热点背景】AI正以前所未有的深度和广度重塑生命科学的全貌。其核心范式变革在于，通过先进算法将海量、多源的生物数据，系统性地转化为可预测、可设计、可编程的精准调控能力。这标志着从“理解生命”到“创造与编程生命元件”的根本性飞跃。这场革命遵循着清晰的逻辑链条层层推进：在分子层面，AI实现了蛋白质结构的精准预测与全新设计；在细胞层面，它赋能了基因编辑器的智能化改造与细胞命运的精准调控；在系统层面，AI助力解码神经信号与模拟生态进化。这一进程彻底改变了传统研发依赖试错的节奏，将生命科学加速转变为可计算、可理性设计的工程学科，最终为实现疾病根治、健康管理和生物制造提供前所未有的精准解决方案。微观分子设计与操控层面AI预测蛋白质结构并理解其与其他分子的关系，是现代生命科学革命的核心起点。这已经从“解决单一难题”发展为“赋能系统性发现”的平台性技术。以AlphaFold为代表的结构预测模型解决了长期以来的蛋白质折叠难题，而新一代的生成式AI（如扩散模型、三模态模型）更进一步，能够根据功能描述从头设计自然界不存在的全新蛋白质，或对现有蛋白（如基因编辑工具Cas酶）进行理性优化，从而创造出更高精度、更安全的基因编辑器（如高保真CRISPR系统或线粒体编辑器），这使得人类已知的蛋白质结构数量从数万激增至数亿，极大地扩展了我们对生命分子机器的认知，为基因治疗提供了全新的工具箱。在细胞工程与疗法开发层面AI通过分析单细胞测序等多组学数据，预测和指导干细胞的分化命运，加速了类器官培养和再生医学的进程。同时，AI模型能够逆向设计与细胞相互作用的智能生物材料（如水凝胶支架），精确调控药物递送或组织再生微环境，使细胞疗法变得更加可控和高效。在系统与宏观生物学层面在神经科学领域，AI展现出强大的整合与模拟能力。机器学习算法能实时解码脑电或神经信号，不仅让脑机接口实现了更流畅的意念控制，还为实现治疗癫痫、帕金森病的闭环神经调控系统提供了可能。在生态与进化领域，深度学习模型可以整合基因组、气候、物种分布等大数据，模拟种群动态、预测生物进化路径，甚至为生物多样性保护提供科学的决策支持。贯穿所有这些领域的一个根本性转变是：AI构建的“干湿实验闭环”正在成为新标准。即由AI在计算机（干）中进行大规模筛选、设计和模拟，快速生成最优假设，再在实验室（湿）中进行高效验证，结果数据反馈给AI模型使其持续进化。这一循环极大地压缩了传统的试错周期，将生命科学从一门以观察和描述为主的学科，加速转变为一门可计算、可预测、可理性设计的工程学科，最终目标是为疾病治疗、健康管理乃至生物制造提供前所未有的精准解决方案。【信息速递】1．技术突破与创新：AI正驱动生命科学从“观察描述”范式转向“可预测、可设计”的工程化范式，核心是通过算法将生物大数据转化为精准调控能力。在核心技术层面，AI实现了三大跨越：从“预测”到“创造”蛋白质：以AlphaFold为代表的技术解决了蛋白质折叠难题，而新一代生成式AI已能根据特定功能（如结合病毒）从头设计自然界不存在的全新蛋白质。从“改良”到“发明”基因编辑器：AI不再局限于优化现有CRISPR工具，而是通过分析海量数据，直接设计出具有新功能的全新基因编辑系统，例如可编辑线粒体DNA的工具。从“分析”到“模拟”复杂系统：AI能整合多维度数据，在微观层面指导干细胞编程以培养类器官；在宏观层面，既能解码脑神经信号实现闭环疾病治疗，也能模拟物种进化路径助力生态保护。这一变革的核心，在于AI构建了“计算设计-实验验证”的快速闭环，将生命元件变成了可编程的“代码”，正以前所未有的速度和精度，驱动药物研发、疾病治疗和生物制造等领域的突破。2．医学应用进展：AI驱动的技术突破正以前所未有的速度转化为临床应用，开启精准医学新篇章。颠覆性药物发现：AI将药物发现从“大海捞针”式的实验筛选，转变为“按图索骥”的理性设计。通过预测靶点蛋白结构及其与药物的结合模式，AI可虚拟筛选数百万化合物，或从头生成具有理想特性的全新药物分子，将临床前研究周期从数年缩短至数月，并大幅降低成本。例如，已有多款由AI设计的小分子药物进入临床试验阶段。下一代基因与细胞疗法：AI设计的高精准基因编辑器，为治疗由基因突变引起的遗传病（如镰状细胞病、杜氏肌营养不良）提供了更安全、高效的工具。在细胞疗法领域，AI通过优化CAR-T等免疫细胞的设计，以及逆向设计递送药物的智能生物材料（如水凝胶），显著提升了治疗的靶向性、持久性和安全性，并降低了副作用。智能诊疗与神经干预：基于脑机接口的神经解码技术，已帮助严重瘫痪患者实现意念控制机械臂、打字交流等功能。闭环神经调控系统作为“大脑起搏器”的智能升级，可实时监测并干预异常脑电活动，为癫痫、帕金森等神经系统疾病提供个性化、动态的治疗方案。3．农业领域应用：AI在农业领域的应用正推动“智能育种”和“生态农业”的发展。智能分子设计育种：AI通过分析作物基因组、表型组与环境数据，能精准预测优良性状（如抗病、高产、耐旱）背后的基因组合，并指导基因编辑工具进行定向改良，极大加速了育种进程，实现从“经验选育”到“理性设计”的跨越。生态管理与生物安全：AI模型可整合气候、土壤、虫害及作物生长数据，模拟病虫害传播动态，实现精准预警和防控。同时，利用AI预测微生物种群在土壤或作物表面的演替规律，可指导开发促进生长或增强抗性的益生菌制剂，减少化肥农药依赖，维护农业生态安全。4．伦理法律热议：在伦理与治理层面，AI赋能生命科学引发了深刻关切。技术安全与公平性首当其冲，需严格评估新型生物工具的长远生态风险，并着力避免技术鸿沟扩大，确保其普惠性。人类增强的伦理边界成为焦点，脑机接口与细胞疗法在治疗之外的增强应用，挑战着关于人性、尊严与平等的根本定义。同时，数据隐私与算法责任问题严峻，海量敏感生物信息的所有权与AI“黑箱”决策的不可解释性，迫切要求建立透明的数据治理框架与可审计的算法监管体系。【知识定位】1．高中生物教材：AI赋能生命科学这一热点，与高中生物学教材核心知识紧密对应，体现了前沿科技对基础原理的深度应用。具体关联如下：“AI预测蛋白质结构”直接对应必修一《分子与细胞》中蛋白质的结构层次与“结构与功能相适应”的根本观念，同时也是选择性必修三《生物技术与工程》“蛋白质工程”原理的终极实践。“神经调节与脑机接口”植根于选择性必修一《稳态与调节》，其技术本质是对神经冲动的产生、传导及人脑高级功能所产生电信号的解码与调控。“AI预测种群与进化”则完全基于选择性必修二《生物与环境》中的种群数量特征、变化规律及现代生物进化理论，AI在此是处理大数据的超级模拟工具。最后，“AI辅助基因编辑与细胞疗法”是选择性必修三《生物技术与工程》中基因工程（如CRISPR工具）与细胞工程（如干细胞疗法）的智能化升级，AI的核心作用在于对这些技术的核心元件进行理性设计与优化。总之，该热点是教材中“结构与功能观”“稳态与调节观”“进化与适应观”以及“工程学原理”在前沿领域的集中体现与高阶应用。考题不会考查复杂的AI算法，而是聚焦于AI如何赋能传统生物学知识与技术，主要考察信息理解与应用、逻辑推理与评价能力。备考建议：复习时，回归教材，牢固掌握上述关联的核心概念与原理。面对新材料时，主动建立其与教材知识的联系，将AI视为一个强大的“外部工具”，重点思考它解决了什么传统难题、如何改变了技术路径以及带来了哪些新的社会影响。2．大学相关教材：AI赋能生命科学这一前沿领域，与大学生物学核心课程知识高度衔接，是基础理论在现代技术驱动下的深度整合与拓展。从知识关联看：“AI预测蛋白质结构”是《生物化学》基本定律（序列决定结构）与《计算生物学》方法的结合；“神经调节与脑机接口”的理论核心是《神经生物学》的电生理与功能定位，技术实现则依赖《信号处理》；“AI预测种群与进化”本质是《生态学》、《进化生物学》原理与《生物信息学》分析工具的融合；“AI辅助基因编辑与细胞疗法”则是《分子生物学》、《免疫学》技术在《蛋白质工程》与《系统生物学》指导下的高阶应用。从范式变革看：该热点的深层意义在于推动了生物学研究从传统的假设驱动，向基于“数据-模型-发现”的工程化范式转变。这要求我们以《系统生物学》的整体视角和《合成生物学》的设计思维，理解AI如何将生命系统转化为可计算、可编程的对象。同时，其引发的深远影响必须置于《生命伦理学》的框架中进行审慎考量。【考向预测】预测1情境化试题命题会提供一个AI赋能生命科学的具体案例（如AI设计新蛋白质或预测种群变化），以此创设全新情境。解题的核心在于识别并提取新材料中的关键生物信息（如突变位点、神经信号类型、基因频率数据），然后将其精准迁移和关联到教材的核心概念与原理上。例如，用“结构与功能相适应”分析蛋白突变影响，或依据“自然选择”解释基因频率数据。考生需具备在新情境下灵活调用所学知识、进行科学推理和表述的能力。；预测2跨模块综合与深度理解这类试题会围绕一个AI应用案例（如AI设计新型基因编辑器），设计一个需要串联多个教材模块才能解决的综合性问题。例如，题目可能从“AI设计蛋白质”出发，要求考生完整阐述该蛋白质从基因（遗传模块）到mRNA（转录），再到合成与加工（细胞器功能），最终实现特定编辑功能（生物技术）的整个逻辑链条。解题的关键在于，不仅要点对点地回忆知识，更要建立知识间的内在联系，并运用“结构决定功能”等核心观念，深度分析AI提供的新结构数据或预测结果，完成从信息到结论的完整推理。预测3科学探究的核心素养题目会以“AI作为研究伙伴”的形式出现，例如，给出AI预测的蛋白质相互作用或初步筛选的候选药物分子。试题的核心任务是：基于AI的“智能假设”，设计后续的“实体实验”进行验证。这要求考生不仅能掌握教材中的经典实验技术（如酵母双杂交、PCR、显微注射），更能灵活运用这些技术的原理，构建出严谨、可行的实验方案。同时，题目可能提供AI模拟或分析的实验数据图表，要求考生解读数据、得出结论，并预测下一步研究方向，从而全面评估逻辑推理与科研思维能力。预测4科学素养与社会责任感的统一题目通常以非选择题或小作文形式出现，提供一个具体的AI技术应用场景（如使用AI设计的基因编辑器治疗遗传病），并要求考生进行开放式评述。解题的关键在于展现辩证思维：既要清晰阐述技术带来的革命性收益（如精准医疗），也要系统分析其潜在风险（如生态安全、社会公平、数据隐私）。最终，需超越简单的利弊罗列，上升到对科技伦理、生命尊严、社会责任等普世价值的思考，并提出建设性的监管或规范建议，体现理性、负责的公民意识。基于以上考向，复习应实现从“知识记忆”到“情境应用”的转变。总而言之，面对“AI赋能生命科学”这一热点，复习的制胜关键在于：以扎实的教材知识为“不变”的基石，去从容应对试题中“万变”的科技前沿情境。通过结构化复习和针对性训练，完全可以将热点转化为考场上得分优势。（建议用时：45分钟）1．（2024·吉林长春三模）基于AI（人工智能）的蛋白质设计方法可以利用现有蛋白质数据库以及机器深度“学习算法”来预测新型蛋白质的结构及功能。下列说法错误的是（

）A．AI可帮助人们更深入了解蛋白质的结构与功能关系B．AI预测新型蛋白质的结构和功能依据的原理是中心法则C．可通过改造或合成基因来获得AI设计的蛋白质D．AI可帮助人们高效地设计出自然界没有的蛋白质【答案】B【分析】1、蛋白质工程是指以蛋白质分子结构规律及其与生物功能的关系作为基础，通过基因修饰或基因合成，对现有蛋白质进行改造，或制造一种新的蛋白质，以满足人类的生产和生活需求，蛋白质工程能对现有的蛋白质进行改造或制造一种新的蛋白质；而基因工程原则上能生产自然界已有的蛋白质。2、蛋白质工程的基本思路：从预期的蛋白质功能出发→设计预期的蛋白质结构→推测应有的氨基酸序列→找到并改变相对应的脱氧核苷酸序列或合成新的基因→获得所需要的蛋白质。【详解】A、AI可以利用现有蛋白质数据库帮助人们更深入了解蛋白质的结构与功能关系，A正确；B、AI对新型蛋白质的预测应从预期的蛋白质功能出发，设计预期的蛋白质结构，B错误；C、对蛋白质的改造是通过改造或合成基因来完成的，C正确；D、AI可用于蛋白质工程，帮助人们高效地设计出自然界没有的蛋白质，D正确。故选B。2．（2025·辽宁本溪模拟预测）人工智能（AI）技术包括大数据分析、深度学习等方法，下列关于利用AI技术在生物医药领域的应用叙述错误的是（

）A．对基因组数据进行处理和分析，识别疾病相关的基因突变，为精准医疗提供支持B．对蛋白质数据进行分析，能够预测患者体内某些蛋白质的三维结构以便设计新药物，该过程属于蛋白质工程技术C．通过智能穿戴设备实时监测患者的生理参数，预测健康风险，并提供诊断建议D．AI技术在生物医药领域的应用会涉及到众多的法规和伦理问题。例如，如何处理AI决策中的错误和责任、以及如何避免AI技术加剧医疗不平等等问题【答案】B【分析】蛋白质工程概念及基本原理（1）蛋白质工程是指以蛋白质分子的结构规律及其生物功能的关系作为基础，通过基因修饰或基因合成，对现有蛋白质进行改造，或制造一种新的蛋白质，以满足人类的生产和生活的需求。（基因工程在原则上只能生产自然界已存在的蛋白质）（2）蛋白质工程崛起的缘由：基因工程只能生产自然界已存在的蛋白质。（3）蛋白质工程的基本原理：它可以根据人的需求来设计蛋白质的结构，又称为第二代的基因工程。（4）基本途径：预期蛋白质功能→设计预期的蛋白质结构→推测应有氨基酸序列→找到对应的脱氧核苷酸序列（基因），最终还是回到基因工程上来解决蛋白质的合成。【详解】A、人工智能技术中的大数据分析、深度学习等方法可以对基因组数据进行处理和分析。通过分析大量的基因组数据，能够识别出与疾病相关的基因突变，这些信息对于精准医疗具有重要意义，可为医生制定个性化的治疗方案提供支持，A正确；B、蛋白质工程是指以蛋白质分子的结构规律及其与生物功能的关系作为基础，通过基因修饰或基因合成，对现有蛋白质进行改造，或制造一种新的蛋白质，以满足人类的生产和生活的需求。而利用AI技术对蛋白质数据进行分析，预测患者体内某些蛋白质的三维结构，只是获取蛋白质结构信息的一种手段，并不等同于蛋白质工程技术。蛋白质工程的核心是对基因进行操作来改造或制造蛋白质，B错误；C、智能穿戴设备可以实时收集患者的生理参数，如心率、血压、体温等。借助人工智能技术对这些实时监测到的数据进行分析和处理，能够预测患者的健康风险，并根据分析结果提供相应的诊断建议，帮助患者及时了解自身健康状况并采取相应措施，C正确；D、人工智能在生物医药领域的应用确实会涉及众多法规和伦理问题。例如，当AI做出决策出现错误时，责任如何界定；在医疗资源分配等方面，如何避免AI技术加剧医疗不平等的现象等。这些都是在推广和应用AI技术于生物医药领域时需要考虑和解决的重要问题，D正确。故选B。3．（2024·福建福州期中）高位截瘫患者一般会出现四肢功能丧失、感觉丧失等症状，2020年，浙江大学研究团队对一名高位瘫痪患者实施国内首例“脑机接口”手术，即脑内植入Utah阵列电极，从而用意念控制机械手臂的三维运动完成进食、饮水和握手等一系列上肢重要功能运动，下列说法正确的是（

）A．患者机械手臂上的触觉传感器接收刺激后，将信息直接传递到大脑A区域B．A区域植入的电极可刺激大脑皮层的感觉中枢产生“触觉”，完成反射活动C．A、B区域间仅通过电信号传递兴奋，相应神经元的膜电位变为内正外负D．信号输出设备②与动力装置③相当于反射弧中的传出神经与效应器【答案】D【分析】神经调节的基本方式是反射，反射活动的结构基础是反射弧，反射弧包括感受器、传入神经、神经中枢、传出神经和效应器，人体在完成一项反射活动时，必须保持反射弧结构的完整，任何一个环节出现障碍，反射活动就不能正常进行。【详解】A、据图可知，机械手臂上的触觉传感器接受刺激后，通过传入神经可将信息传递给大脑，A错误；B、反射的完成需要经过完整的反射弧，A区域植入的电极可刺激大脑皮层的感觉中枢产生“触觉”，反射弧不完整，不属于反射，B错误；C、A、B区域间相当于突触，突触处兴奋传递的信号有电信号-化学信号-电信号，相应神经元兴奋时，钠离子内流，膜电位变为外负内正，C错误；D、信号输出设备②相当于反射弧中的传出神经纤维，机械手臂中的动力装置③相当于反射弧中的效应器，D正确。故选D。4．（2025·河北沧州阶段练习）在研究人脑与人工智能交互过程的神经调节机制中发现，当人类佩戴特定脑机接口设备与人工智能系统互动时，大脑会产生一系列生理变化来适应这种新型交互模式。以下关于人脑在与人工智能交互过程中生理调节的叙述，正确的是（

）A．交互过程中，大脑皮层特定区域的神经元兴奋增强，此时兴奋在神经元之间以电信号的形式双向传递B．在交互过程中听到人工智能播放的语音指令，听觉形成的部位是内耳的耳蜗，这一过程涉及多个神经元的参与C．若长时间进行高强度交互，大脑会产生疲劳感，这可能与神经递质的过度消耗以及代谢废物的积累有关D．脑机接口设备刺激大脑时，会引发人体的非条件反射，其反射弧中兴奋的传导和传递都是单向的【答案】C【详解】A、兴奋在神经元之间通过突触传递，依赖神经递质的释放，只能单向传递（电信号→化学信号→电信号），而非双向，A错误；B、听觉形成的最终部位是大脑皮层的听觉中枢，耳蜗仅负责将声波转化为神经冲动，B错误；C、长时间交互可能导致突触小泡内神经递质减少，且代谢废物（如乳酸）积累，影响神经元功能，引发疲劳感，C正确；D、脑机接口刺激可能引发条件反射（需学习建立），且反射弧中兴奋始终单向传递（神经纤维→突触→效应器），D错误。故选C。5．（2025·陕西咸阳月考）2025年《疼痛学》期刊发表了一项利用脑机接口干预慢性疼痛的研究。Pinway系统通过脑电头环实时监测用户θ波（4～8Hz）与α波（8～13Hz）活动，θ/α波属于慢波振荡，反映神经元群突触后电位总和。当用户专注度提升时，系统生成水母动画颜色由红变蓝，形成神经反馈闭环。研究发现，这种视觉-脑电耦合可激活大脑内源性镇痛系统，显著抑制C类神经纤维异常放电引发的痛觉。下列叙述正确的是（）A．水母动画颜色变化属于条件刺激，需大脑皮层参与才能建立与痛觉缓解的联系B．θ/α波增强表明神经元动作电位频率增加，此过程需Na+持续内流维持C．C类神经纤维释放的递质使突触后膜Cl-内流增大，导致痛觉信号传递增强D．内源性镇痛系统的激活体现了神经系统的分级调节，无需体液系统参与【答案】A【详解】A、水母动画颜色变化作为视觉信号，需与痛觉缓解建立条件反射联系，该过程依赖大脑皮层对刺激的整合与关联，属于条件刺激的建立，需大脑皮层参与，A正确；B、θ/α波反映神经元群突触后电位总和，而非动作电位频率，动作电位由Na+快速内流引发，但维持需K+外流，Na+内流是瞬时、不持续的，B错误；C、C类神经纤维传递痛觉信号，其释放的递质通常使突触后膜兴奋（如Na+内流），若Cl⁻内流增大将导致超极化，反而减弱痛觉传递，C错误；D、内源性镇痛系统需神经递质和体液调节共同参与，并非仅由神经系统分级调节完成，D错误。故选A。6．（2025·重庆模拟预测）脑机接口技术实现了大脑与外部设备的直接交互。某患者通过植入的脑机接口系统，能用“意念”控制机械臂完成简单动作(如图)。下列叙述错误的是（）A．患者通过“意念”控制电动假肢拿水杯喝水的过程不属于条件反射B．微电脑的功能是将神经信号转化为计算机命令，类似于效应器处的信号转换C．大脑皮层运动区神经元兴奋会增加细胞膜对K+的通透性，产生电信号D．脑机接口的作用不是恢复患者的自主神经系统及中枢神经系统的功能【答案】C【详解】A、条件反射需要完整的反射弧（感受器→传入神经→神经中枢→传出神经→效应器）参与。而患者通过“意念”控制电动假肢，是大脑直接通过脑机接口传递信号，没有经过完整的反射弧，因此不属于条件反射，A正确；B、效应器的功能是接收传出神经的信号，将神经信号转化为肌肉收缩/腺体分泌等生理反应；微电脑是将神经信号转化为“计算机命令”，因此微电脑的功能类似于效应器的信号转换，B正确；C、神经元兴奋时，细胞膜对Na+的通透性增加（Na+内流产生动作电位），C错误；D、脑机接口是替代传出神经/效应器的功能（将大脑信号传递给外部设备），并没有修复患者自身的自主神经系统（如内脏调节）和中枢神经系统的功能，D正确。故选C。7．（2025·哈尔滨一模）有一种AI算法可以在声音记录中既快又准地检测到蓝鲸的D-calls（D-calls是成年雌雄蓝鲸在栖息地觅食时发出的“社交”叫声）。下列相关叙述正确的是（）A．采用标记重捕法可估算蓝鲸种群数量，据此可预测蓝鲸种群未来的增长趋势B．D-Calls具有高度的个体特异性，通常用于调查南极地区蓝鲸的种群密度C．成年蓝鲸的D-calls是觅食时的特殊行为，属于不同物种之间传递的物理信息D．该算法有助于提高对蓝鲸种群动态的监测效率，便于人类了解蓝鲸的分布情况【答案】D【分析】1、调查种群密度常用样方法和标记重捕法，其中样方法适用于调查植物和活动能力弱、活动范围小的动物，而标记重捕法适用于调查活动能力强、活动范围大的动物。2、在调查生活在隐蔽、复杂环境中的动物，特别是猛禽和猛兽时，样方法和标记重捕法就不适用了。为此，科学家开发出一些不需要直接观察或捕捉，就能调查种群密度或种群数量的新方法，例如红外线触发相机自动拍摄法、通过分析动物的粪便、声音等进行调查的方法。【详解】A、采用标记重捕法可估算蓝鲸种群数量，但预测蓝鲸种群未来的增长趋势是通过年龄结构，A错误；B、D-calls是成年雌雄蓝鲸在栖息地觅食时发出的“社交”叫声，种群具有年龄结构这一特征，所以D-Calls不能用于调查南极地区蓝鲸的种群密度，B错误；C、成年蓝鲸的D-calls属于同种生物之间传递的物理信息，C错误；D、该算法有助于提高对蓝鲸种群动态的监测效率，便于人类了解蓝鲸的分布情况，D正确。故选D。8．（2025·广东期中）人工智能（ArtificialIntelligence，英文缩写为AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。利用人工智能模型（AI）预测蛋白质的结构和功能，极大地加速了人类对蛋白质的了解。下列叙述错误的是（）A．利用AI设计蛋白质可提高预测效率和精度B．利用AI设计蛋白质可推动生物学和医学发展C．AI分析氨基酸的差异不能用于进化亲缘关系比较D．AI可能对理解疾病发生机制有一定帮助【答案】C【详解】A、利用AI强大的数据处理和模型预测能力，可高效模拟蛋白质结构，显著提升设计蛋白质的效率和精度，A正确；B、AI辅助的蛋白质设计能够加速新药研发、酶工程等应用，推动生物学和医学领域的技术进步，B正确；C、不同物种间同源蛋白质的氨基酸序列差异可反映进化距离，AI分析此类差异数据（如分子钟）是研究生物亲缘关系的有效手段，C错误；D、AI通过预测异常蛋白质结构或功能变异，可辅助解析蛋白质异常导致的疾病机制（如阿尔茨海默病与β-淀粉样蛋白），D正确。故选C。9．（2025·福建厦门月考）2025年，科研团队为了培育适用于异种器官移植的基因编辑猪，利用碱基编辑器（利用碱基互补配对原理，在特定位点操作可对单个碱基进行编辑）对猪的基因组进行精准修饰，敲除了猪内源性逆转录病毒基因（PERV），避免患者受PERV感染，敲除了GGTA1、βGALNT2、CMAH等基因，以减少抗原暴露，降低免疫排斥风险。同时插入CD46、CD55、TBM等基因，以增强人源基因表达、提升异种移植相容性。其中敲除PERV及插入CD46基因的操作流程如图所示。下列叙述正确的是（

）A．设计sgRNA时需与PERV基因和CD46基因的序列互补，以实现精准编辑B．碱基编辑器的作用是切断猪基因组DNA双链，为CD46基因插入提供位点C．替换图中sgRNA序列，即可用碱基编辑器进一步敲除GGTA1等基因D．该基因编辑猪的器官移植到人体后，PERV引发的免疫排斥将完全消除【答案】C【详解】A、sgRNA可通过碱基互补配对原则与PERV基因特定序列结合，从而对PERV基因进行精准编辑，但CD46基因是要插入，并非与sgRNA互补，A错误；

B、由题干信息可知，碱基编辑器是对单个碱基进行编辑，并非切断猪基因组DNA双链，B错误；

C、因为碱基编辑器能在特定位点对单个碱基进行编辑，所以替换图中sgRNA序列，就可用碱基编辑器进一步敲除GGTA1等基因，C正确；

D、该基因编辑猪敲除PERV基因可避免患者受PERV感染，但仅敲除PERV基因不能使PERV引发的免疫排斥完全消除，D错误。故选C。10．（2025·重庆模拟预测）AI技术具有大数据分析、深度学习、可视化程度高等特点，下列与AI技术在生物医药领域应用的相关叙述，错误的是（

）A．处理和分析基因组数据，识别疾病相关的突变基因，为精准医疗提供支持B．分析蛋白质数据，预测患者体内某些蛋白质的三维结构以便设计新药物，该过程属于蛋白质工程技术C．通过智能穿戴设备实时监测患者的生理参数，预测健康风险，并提供诊断建议D．AI技术在生物医药领域的应用会涉及到如何处理AI决策中的错误和责任等法规和伦理问题【答案】B【分析】蛋白质工程概念及基本原理（1）蛋白质工程是指以蛋白质分子的结构规律及其生物功能的关系作为基础，通过基因修饰或基因合成，对现有蛋白质进行改造，或制造一种新的蛋白质，以满足人类的生产和生活的需求。（基因工程在原则上只能生产自然界已存在的蛋白质）。（2）蛋白质工程崛起的缘由：基因工程只能生产自然界已存在的蛋白质。（3）蛋白质工程的基本原理：它可以根据人的需求来设计蛋白质的结构，又称为第二代的基因工程。（4）基本途径：预期蛋白质功能→设计预期的蛋白质结构→推测应有氨基酸序列→找到对应的脱氧核苷酸序列（基因），最终还是回到基因工程上来解决蛋白质的合成。【详解】A、人工智能技术中的大数据分析、深度学习等方法可以对基因组数据进行处理和分析。通过分析大量的基因组数据，能够识别出与疾病相关的基因突变，这些信息对于精准医疗具有重要意义，可为医生制定个性化的治疗方案提供支持，A正确；B、蛋白质工程是指以蛋白质分子的结构规律及其与生物功能的关系作为基础，通过基因修饰或基因合成，对现有蛋白质进行改造，或制造一种新的蛋白质，以满足人类的生产和生活的需求。而利用AI技术对蛋白质数据进行分析，预测患者体内某些蛋白质的三维结构，只是获取蛋白质结构信息的一种手段，并不等同于蛋白质工程技术。蛋白质工程的核心是对基因进行操作来改造或制造蛋白质，B错误；C、智能穿戴设备可以实时收集患者的生理参数，如心率、血压、体温等。借助人工智能技术对这些实时监测到的数据进行分析和处理，能够预测患者的健康风险，并根据分析结果提供相应的诊断建议，帮助患者及时了解自身健康状况并采取相应措施，C正确；D、人工智能在生物医药领域的应用确实会涉及众多法规和伦理问题。例如，当AI做出决策出现错误时，责任如何界定；在医疗资源分配等方面，如何避免AI技术加剧医疗不平等的现象等。这些都是在推广和应用AI技术于生物医药领域时需要考虑和解决的重要问题，D正确。故选B。11．（2025·安徽月考）人脑和人工智能（AI）系统的决策过程有很多相似之处，也有许多不同。人类依靠大脑进行学习和记忆。AI大模型可通过自监督学习或半监督学习进行海量数据预训练，由于计算量极大，通常部署在云端。随着芯片技术的发展，终端智能设备的算力提升巨大，让AI具有了更为丰富的应用场景。回答下列问题：(1)AI可以通过麦克风、光感器、激光雷达、键盘等设备获取声音、图像、文字等信息，经过计算机综合分析，将结果通过显示器、音响等外源设备呈现。人脑的某些区域也具有类似的能力，可通过听觉器官对获取文字的信息进行分析综合，该部位位于大脑皮层言语区的区；进行信息转化并控制相关发声器官进行语言表达的区域是区。(2)学习与记忆与大脑皮层的海马区有关。人类女性在中年之后记忆衰退速度快于男性。为研究雌性哺乳动物年龄增长与记忆的关系，利用切除卵巢的GDX雌鼠作为实验组，进行了相关实验，实验结果如下图。据此推测雌性哺乳动物中年之后记忆衰退加快的原因是。(3)研究发现，海马区的突触间隙中神经递质5-羟色胺（5-HT）水平降低导致抑郁症发生，通过显著改变5-HT的受体功能可治疗抑郁症。为探究某种新型抗抑郁药物M的药学机制，利用抑郁模型动物进行了相关实验，结果如图。通过进一步实验可知，使用该种药物可引起海马区5-HT受体的数量稍有减少，可能与5-HT受体（填“合成减少”或“降解增加”）有关。推测药物M抗抑郁的机制为。【答案】(1)HS(2)记忆的形成与海马区突触数量有关，雌激素水平下降，导致海马区面积变小，突触数量减少(3)降解增加提高5-HT受体的敏感度【分析】人脑的高级功能：位于大脑表层的大脑皮层，是整个神经系统中最高级的部位．它除了对外部世界的感知以及控制机体的反射活动外，还具有语言、学习、记忆和情绪等方面的高级功能。【详解】（1）大脑皮层的言语区分为多个功能区域：H区（听觉性言语区）：负责处理听觉器官获取的信息（如文字的听觉信息分析综合），若该区域受损，会出现“听不懂话”的症状；S区（运动性言语区）：负责将信息转化为语言表达，控制发声器官（如说话），若受损会出现“能听懂但说不出”的症状。（2）实验中，GDX雌鼠是切除卵巢的个体（卵巢是雌性哺乳动物分泌雌激素的主要器官，切除后雌激素水平显著下降）。从实验结果看：随月龄增长，GDX雌鼠的海马区相对面积和突触数量”均比正常雌鼠更少（下降更明显）；而记忆的形成与海马区的突触数量密切相关。由此推测：雌性哺乳动物中年后，雌激素水平下降，导致海马区面积缩小、突触数量减少，最终使记忆衰退加快。（3）①5-HT受体的数量变化：图中治疗组的5-HT受体mRNA含量与对照组相近，说明受体的合成过程未受抑制；因此受体数量减少的原因是降解增加（受体合成后被分解的速度加快）。②药物M的抗抑郁机制：抑郁症的原因是突触间隙5-HT水平低，而治疗组的后膜5-HT结合率上升（但受体数量减少），说明药物M提高了5-HT受体的敏感性——即使受体数量减少，单个受体也能更高效地与5-HT结合，从而缓解突触间隙5-HT不足的问题。12．（2025·云南模拟预测）“一池翠湖水，半部昆明史。”昆明翠湖公园是昆明市重要的城市湿地。中科院昆明动物研究所联合省内外十多个科技团队组成跨学科、跨领域团队，将翠湖打造成了城市生物多样性保护的“样板间”。回答下列问题。(1)中科院团队利用自主研发的“AI鸟类智慧监测识别系统”，通过高清摄像头24小时实时视频监控与智能分析翠湖鸟类物种数量及种群密度，调查结果如下表。与标记重捕法相比，该调查法的优势是（答出2点即可）。调查时间2018年（修复前）2020年（修复完成）2023年（修复后）2025年（修复后）调查方法人工观测人工观测AI辅助观测AI智慧监测系统调查结果鸟类物种数/种5815100鸟类个体总数/只4075180系统持续计数(2)翠湖公园内的滇朴、银杏、柳、香樟等是多种鸟的栖息地，在对这些古树名木进行保护的同时，公园内新增植了黄花风铃木、深山含笑、澳洲火焰木和马关木莲等乔木，以及灌木与草本植物，构建了乔—灌—草复合系统，形成了生物群落的结构，植物的这种分层现象显著提高了群落利用等环境资源的能力，为鸟类创造了多种多样的栖息空间和条件。(3)翠湖养殖的“工作鸭”可捕食福寿螺、小龙虾等外来入侵生物，“工作鸭”还会上岸捕食草坪上的害虫，这种控制动物危害的技术方法叫作，其优点是。(4)翠湖“鸟岛”是团队利用湖底清淤时留下的淤泥营造的缓坡浅滩，是鸟类的诗意栖息地，体现了基于自然解决方案的生态修复理念。团队还引进了20多个品种的荷花和睡莲来净化水质，让游客近距离感受生物多样性之美，这体现了生物多样性的价值。(5)综上所述，修复后的翠湖公园成了百鸟之园和城市会客厅，这得益于该湿地生态系统稳定性的提高。从结构与功能相适应的角度分析，该生态系统稳定性提高的原因是。【答案】(1)不但可以调查种群密度，还可以调查物种数量；能最大限度减少对鸟类的干扰和伤害；能够实现长期、大范围、高精度的监测(2)垂直阳光食物(3)生物防治对人类生存环境无污染(4)间接价值和直接(5)修复后的翠湖湿地生态系统的生物种类增加，生态系统的组分越多，营养结构就越复杂，自我调节能力也就越强，抵抗外来干扰的能力也就越强【分析】生物多样性的价值主要分为直接价值、间接价值和潜在价值三类。直接价值是对人类有食用、药用和工业原料等实用意义的，以及有旅游观赏、科学研究和文学艺术创作等非实用意义的价值；间接价值主要体现在调节生态系统的功能等方面；潜在价值指目前尚未被人类发现或利用，但未来可能具有的价值。【详解】（1）该调查法属于直接计数类的调查方法。与标记重捕法相比：标记重捕法主要用于调查种群密度，而此方法不但可以调查种群密度，还可以调查物种数量；标记重捕法可能会对动物造成干扰或伤害，此方法能最大限度减少对鸟类的干扰和伤害；借助“AI鸟类智慧监测识别系统”，能够实现长期、大范围、高精度的监测。（2）乔—灌—草复合系统是不同植物在垂直方向上分层，形成了生物群落的垂直结构。植物的垂直分层显著提高了群落利用阳光等环境资源的能力。植物为鸟类创造了多种多样的栖息空间和食物条件（植物是许多鸟类的食物来源或食物来源的载体）。（3）利用“工作鸭”捕食有害生物来控制动物危害的技术方法叫作生物防治，相比化学防治，不会造成农药残留等环境问题，所以其对人类生存环境无污染。（4）引进荷花和睡莲净化水质，体现了生物多样性的间接价值（生态功能）；让游客近距离感受生物多样性之美，体现了生物多样性的直接价值（观赏等）。（5）从结构与功能相适应的角度分析，修复后的翠湖湿地生态系统生物种类增加，生态系统的组分越多，营养结构就越复杂，自我调节能力也就越强，抵抗外来干扰的能力也就越强，因此生态系统稳定性提高。13．（2025·连云港阶段练习）工程化癌症纳米疫苗利用纳米技术封装、运载肿瘤抗原，实现了良好的免疫效果。当纳米颗粒进入人体后，在淋巴结中被呈递给CD8+T细胞，进而促进T细胞的分化和成熟，成熟的免疫细胞再对癌细胞发挥杀伤作用，如图所示。请回答下列问题。(1)IL-2、IL-6与溶菌酶等物质都属于。癌症纳米疫苗注射到人体后，被树突状细胞摄取，随后树突状细胞被活化，并对抗原进行，抗原作用于CD8+T细胞后，形成细胞乙，即细胞，再作用于癌细胞。(2)浆细胞除来源于过程①外，还可来源于，过程①中细胞甲的作用是。(3)癌症纳米疫苗引起机体产生的免疫类型为，机体在免疫活性物质参与下利用免疫细胞杀死癌细胞的过程体现了免疫系统的功能。(4)NK细胞对肿瘤细胞的杀伤作用需要借助来实现，其一方面与肿瘤细胞上的受体结合，同时还与NK细胞上的受体结合，进而刺激NK细胞释放肿瘤坏死因子（TNF），激活其他通路杀死肿瘤细胞或诱导肿瘤细胞。(5)相对于普通灭活疫苗，工程化癌症纳米疫苗的优势在于。【答案】(1)免疫活性物质（摄取）加工处理和呈递细胞毒性T(2)记忆B细胞为B细胞的增殖分化提供第二信号并产生细胞因子(3)体液免疫和细胞免疫（特异性免疫）免疫监视（监控）(4)M物质（抗体）凋亡(5)更精准地杀伤癌细胞；同时激发较强的体液免疫和细胞免疫等【分析】癌细胞的主要特征：（1）无限增殖；（2）形态结构发生显著改变；（3）细胞表面发生变化，细胞膜上的糖蛋白等物质减少，易转移。【详解】（1）‌免疫活性物质‌是参与免疫反应的生物活性成分，主要包括‌抗体、细胞因子、补体系统、溶菌酶‌等，IL-2、IL-6与溶菌酶等物质都属于免疫活性物质；癌症纳米疫苗注射到人体后，被树突状细胞摄取，随后树突状细胞被活化，并对抗原进行（摄取、）加工处理和呈递，抗原作用于CD8+T细胞后，形成细胞乙，即细胞毒性T细胞，再作用于癌细胞。（2）过程①表示B细胞的增殖和分化过程，浆细胞除来源于过程①外，还可来源于记忆B细胞；B细胞的活化除了需要纳米疫苗直接作用于B细胞外，还需要辅助性T细胞（细胞甲）表面的特定分子发生变化并与B细胞结合，为其增殖分化提供第二信号并产生细胞因子。（3）癌症纳米疫苗引起机体产生的免疫类型为体液免疫和细胞免疫，机体在免疫活性物质参与下利用免疫细胞杀死癌细胞的过程体现了免疫系统的免疫监视功能。（4）图示NK细胞对肿瘤细胞的杀伤作用需要借助抗体来实现，抗体一方面与靶细胞上的受体结合，同时还与NK细胞上的受体结合，进而刺激NK细胞释放肿瘤坏死因子（TNF），或激活其他通路杀死靶细胞或诱导靶细胞凋亡。（5）相对于普通灭活疫苗，工程化癌症纳米疫苗的优势在于可以实现更为精准地杀伤癌细胞，同时激发较强的体液免疫和细胞免疫等。14．（2025·福建厦门模拟预测）幽门螺杆菌（Hp）是一种人体常见的消化道病菌，其产生的脲酶可分解尿素产生氨以中和胃酸，保护菌体免受胃酸杀灭。抗体疗法在治疗Hp感染方面具有重要应用潜力。研究人员利用AI技术分析比较了Hp的脲酶亚单位B（UreB）与不同抗体的分子间作用力大小，筛选出全人源化单域抗体（UreBAb）作为重点研究对象。回答下列问题。(1)研究人员在成功扩增UreBAb基因后，构建了两种重组质粒，其分别能表达出重组蛋白SUMO-UreBAb和UreBAb，该过程中需要用到的工具酶有。(2)为了分析重组蛋白对脲酶分解尿素能力的影响，研究人员检测了不同温度下两种蛋白对脲酶活性的抑制率，如图1所示。结果显示，对脲酶活性抑制效果更好的是（填“SUMO-UreBAb”或“Ure-BAb”），判断的依据是。(3)为了进一步提升UreBAb的抗菌活性，研究人员在AI精确预测强作用力的氨基酸残基特定位点的基础上，通过设计、合成、构建、转化得到多种UreBAb突变体重组表达菌株，并成功获得重组蛋白质，该技术属于。分析这些突变体重组蛋白质基因转录模板链的部分序列及突变区如表所示，检查各突变体重组蛋白质抑制效率，发现抑制效果最为显著的是W突变体，其重组蛋白肽链特定位点上氨基酸种类发生的变化是。野生型

5'…GCGTTTAATTTCCAC…3'M突变体

5'…GCGTTTCATTTCCAC…3'P突变体

5'…GCGTTTCGGTTCCAC…3'W突变体

5'…GCGTTTCCATTCCAC…3'F突变体

5'…GCGTTTAAATTCCAC…3'部分密码子及对应的氨基酸AAU：天冬酰胺

UGG：色氨酸

CAU：组氨酸CCA：脯氨酸

AUU：异亮氨酸(4)如今，AI技术迅猛发展，推动了生物医药、合成生物学等领域的创新。AI技术在本研究中的应用有______。A．设计出了稳定性更高的脲酶的空间结构B．分析比较了不同蛋白质间的分子作用力C．分析了蛋白质三维结构，筛选抗体的改造位点D．构建了抗体的空间模型并从头合成全新的抗体【答案】(1)限制性内切核酸酶（限制酶）和DNA连接酶(2)SUMO-UreBAb在各组温度下重组蛋白SUMO-UreBAb抑制率都比UreBAb更高(3)蛋白质工程异亮氨酸被替换成色氨酸(4)BC【分析】一个基因表达载体的组成，除目的基因、标记基因外，还必须有启动子、终止子等。启动子是一段有特殊序列结构的DNA片段，位于基因的上游紧挨转录的起始位点，它是RNA聚合酶识别和结合的部位。有了它才能驱动基因转录出mRNA，最终表达出人类需要的蛋白质。【详解】（1）构建重组质粒时，需要用限制性内切核酸酶（限制酶）切割目的基因和载体，以获得相同的黏性末端或平末端，再用DNA连接酶将两者连接形成重组质粒。（2）观察图1数据，在各个温度下，重组蛋白SUMO-UreBAb对脲酶活性的抑制率均显著高于UreBAb。例如在37℃时，SUMO-UreBAb的抑制率明显高于UreBAb。因此，抑制效果更好的是SUMO-UreBAb，判断依据是在各组温度下，重组蛋白SUMO-UreBAb对脲酶活性的抑制率都比UreBAb更高。（3）通过设计、合成、构建、转化等步骤获得多种UreBAb突变体重组表达菌株，并优化重组蛋白，这一过程是对蛋白质进行改造，属于蛋白质工程（蛋白质工程通过基因修饰或基因合成，对现有蛋白质进行改造或制造新蛋白质）。分析序列：野生型部分序列为…GGGTTAATTTCCAC…，由于转录出mRNA的方向为5'到3'方向，对应野生型密码子AUU变为W突变体中密码子UGG，该变化使得异亮氨酸（密码子AUU）被色氨酸（密码子UGG）替换。（4）A、文中未提及利用AI设计稳定性更高的脲酶空间结构，A错误；B、研究中提到利用AI技术分析比较了UreB的脲酶亚单位B与不同抗体分子间作用力大小，B正确；C、AI