隨著太空探測器、無人探測車、電波望遠鏡、資料分析技術的進步，我們所能觸及的宇宙資訊愈來愈多，而人工智慧的加入，更讓龐雜的宇宙訊號與化學資訊得以在短時間內被整理與辨識。儘管如此，人類至今仍未能確認外星生命是否存在，但一系列來自隕石、太空探測、電波訊號、歷史記錄與 AI 分析的資料，正逐步堆疊起可能的線索，也揭示了生命或許不僅侷限於地球這個舞台。 第一類證據來自隕石。19 世紀在法國墜落的奧蓋爾隕石（Orgueil），是科學界最早引起激烈爭論的案例。這顆含有高比例有機物與水分的碳質球粒隕石中，不僅觀察到胺基酸、葉綠素降解物等被視為「強力生物指標」的分子，更在高倍顯微鏡下看到大量形態類似微化石的結構。雖然早期有研究者質疑這些構造可能來自地球污染或礦物生成的假象，但後續研究逐步排除了花粉等污染的可能性，表明這些有機分子與組織結構確實源自隕石本體，並在它脫離母體天體前就已形成。

三維重建（3D reconstruction）在這幾年於人工智慧與電腦視覺領域成為熱門話題，而「重建動物的三維形態與動作」更是其中具挑戰性的一項任務。其目標是從一般的相機拍攝影像或影片中，推算出動物真實的三維外型、姿勢以及動態變化。這樣的技術不僅能應用在娛樂產業、虛擬實境（VR/AR）、電影動畫等內容創作上，也對野生動物的保育、畜牧管理以及生物學研究都有重要價值。想像一下，藉由攝影機重現牠們的體態與動作，就能讓我們在不打擾動物的情況下，獲得許多額外有用的資訊。

在日本漫畫多啦A夢中，存在這樣一個道具。這個道具被稱作進化退化光線槍(日文:進化退化放射線源)，它可以使被照射到的生物發生進化，或著退化回祖先的樣貌，十分的有趣。當然我們都知道，像這樣的道具在現實生活中是不可能存在的。演化本身是非常複雜且漫長的過程，人類難以用器具去觀察生物體的變化，更別說把整個生物的演化歷程模擬出來。 然而，在2025年一篇發表在《Science》期刊上，名為《Simulating 500 million years of evolution with a language model》的文章卻顛覆了這個看法。該團隊利用生成式人工智能成功復現了綠色螢光蛋白（GFP）五億年的演化歷程。用白話文來說，就是作者們利用AI人工智慧模擬出類似進化退化槍的功能，讓一段蛋白序列在電腦裡逐漸變成類似螢光蛋白的模樣，而這個蛋白也確實擁有螢光蛋白的功能。 圖(一) GFP序列模型。(圖片來源：Zephyris，採用 CC BY-SA 3.0 授權。) 那麼，研究團隊是如何利用人工智慧模擬演化？ 首先，研究人員設計一項名為ESM3的生成式語言模型，這

在分子生物學與合成生物學的研究中，如何從整個基因組的角度設計並創造全新的生命體，一直是這些研究者心中的終極目標。隨著基因定序與合成技術的快速進展，人類對於 DNA 序列的解讀與編輯能力已經大幅提升，但以往的編輯技術都是從已存在生物上的 DNA 序列進行部份修改，而真正能夠從無到有的設計，仍然存在巨大的挑戰。

蛇毒平均每年能奪去超過十萬條人命，卻是在醫療體系中一個時常被忽視的問題。蛇毒是一類蛋白質，包含細胞毒性與神經毒性。細胞毒性蛇毒的特性是能破壞細胞膜，導致細胞破裂；神經毒性則會結合神經傳導受體引發神經或肌肉功能異常，例如眼睛蛇科的ScNtx蛋白質，能與乙酰膽鹼受體（AChR）結合而抑制受體的功能。 細胞毒性蛇毒破壞細胞膜的脂雙層（圖片來源：Torres SV，採用 CC BY-NC-ND 4.0 授權） 神經毒性蛇毒結合神經傳導受體（圖片來源：Torres SV，採用 CC BY-NC-ND 4.0 授權） 抗蛇毒血清則是含有抗蛇毒抗體的血清，抗體能夠結合蛇毒蛋白質，具有阻擋功能，以防蛇毒去侵害細胞膜或神經傳導受體。當前的抗蛇毒血清是藉由採集蛇毒並將蛇毒注射至馬、羊等動物體內產生抗蛇毒抗體，之後再將血清取出用於治療。雖然抗蛇毒血清已拯救了無數的生命，但這項技術仍然有某些缺陷，例如高昂的製造成本、生產出的治療效果品質往往有高有低、某些蛇毒難以產生抗體、冷鏈基礎設施不足（血清需要低溫保存）等限制。 隨著AI的跳躍性發展，許多生物技術也開始將其納入作為更