摘要
对牛的主要生产疾病进行早期和准确的诊断至关重要，因为其中许多疾病可能是亚临床的，例如乳腺炎、酮症和牛呼吸道疾病（BRD）。这关系到牛群效率、动物福利和长期可持续性。基于临床观察和微生物检测的传统诊断方法往往对早期检测缺乏敏感性，在多因素条件下预测价值有限，从而限制了早期风险分层和及时干预。来自血液和牛奶等易获取样本的生物标志物能够提供有关炎症、代谢和生殖紊乱的宝贵信息，尤其是在亚临床阶段。然而，它们的临床应用仍受到分析前和分析过程中变异性（如样本采集、储存和处理）、缺乏标准化阈值以及缺乏可靠的牛特异性决策阈值的限制。将基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多组学数据与人工智能（AI）结合，可以实现高维数据整合、自动分类和牛群健康预测建模。虽然AI驱动的方法在支持生物标志物网络解释方面显示出潜力，但将其从预测建模框架转化为经过临床验证的诊断系统仍面临挑战。本综述批判性地综合了目前关于生物标志物和AI辅助诊断在牛群健康管理中的实用性和局限性的证据，同时指出了关键的方法学约束，并提出了实现标准化和可解释的AI驱动系统的实际路径。
引言
全球人口增长、城市化和收入增加预计将大幅增加对动物源性食品的需求，到2050年，总体需求可能增加70%，特别是在发展中国家，肉类和牛奶的消费增长尤为明显（Turk 2016）。奶牛和肉牛是满足这一需求的关键，提供了世界上大部分的牛奶和肉类（FAOSTAT 2024；Van Eenennaam 2024）。然而，这些生产系统的效率和可持续性在很大程度上依赖于动物健康，因为牲畜疾病通过增加治疗成本、延长恢复期、提高淘汰率、损害繁殖性能以及最终影响全球粮食安全而带来巨大的经济和福利负担（Kappes et al. 2023）。
与此同时，尽管全球对动物源性产品的需求在上升，但在包括欧盟和美国在内的多个地区，养牛户的数量却在下降（Eurostat 2020；USDA 2024）。这种人口变化导致牛群规模扩大和生产系统变得更加复杂，进一步阻碍了及时和准确的疾病检测（Clay et al. 2020）。因此，不断增加的生产需求、减少了的农民数量以及扩大的牛群规模加剧了对快速可靠的基于生物标志物的诊断方法的需求，以支持有效的牛群健康管理。
在这种情况下，及时识别亚临床或新出现的疾病可以进行快速干预，减少生产力损失，并减少对广谱抗菌药物的依赖。生物标志物日益被视为生理和病理状态的关键指标，有助于早期疾病检测和牛群健康监测。然而，它们的诊断效用受到生物学变异性和多因素疾病相互作用复杂性的限制（Perera et al. 2022）。最近在人工智能（AI）和机器学习（ML）方面的进展为克服这些限制提供了变革性机会。通过实现复杂生物标志物数据集的实时、高维分析，AI驱动的系统可能有助于从反应性管理向预测性管理转变。这一转变可以为兽医提供可操作的见解，以改善动物福利、生产力和可持续性（图1）。
图1
用于疾病预测和牛群健康管理的综合生物标志物-人工智能（AI）工作流程。该示意图展示了将生物样本采集（牛奶、血液、粪便和尿素样本）与多类别生物标志物分析（基因组学、代谢学、炎症和生殖标志物）联系起来的转化流程，随后进行基于AI/ML的分析处理。机器学习（ML）模型执行数据整合、模式识别和概率风险预测，生成可临床操作的输出。这些输出包括早期疾病预测、风险分层、针对性干预、减少抗菌药物使用和牛群级决策支持。该框架强调了从基于阈值的生物标志物解释向基于数据的疾病建模的转变，支持精准兽医管理和可持续的牲畜生产。
本文的独特贡献在于其综合性方法，将用于牛病诊断的各种生物标志物类别与设计用于解释这些复杂数据集的AI/ML模型结合起来。虽然大多数现有研究分别考察这两个领域，但文献中尚未充分阐明生物标志物的诊断潜力与AI的高维分析能力之间的联系。通过比较和整合框架评估当前的生物标志物组和基于AI的预测模型，本文旨在填补早期诊断、多源数据整合和现场适用性方面的现有空白。
综述方法
本叙述性综述旨在综合当前关于生物标志物和基于AI的方法在牛群精准诊断和健康管理方面的证据。在PubMed、Web of Science和Scopus中进行了针对性的文献搜索，使用了与生物标志物（“biomarker”、“omics”、“genomic markers”、“metabolic biomarkers”、“inflammatory biomarkers”、“reproductive biomarkers”、“hormonal biomarkers”、“non-coding RNA”、“miRNA”、“cell-free DNA”）、人工智能（“artificial intelligence”、“machine learning”、“deep learning”）以及牛群健康（“cattle”、“dairy cattle”、“beef cattle”、“livestock health”、“herd management”）相关的术语组合。搜索范围限定在2015年1月至2025年3月间以英文发表的同行评审文章，以捕捉生物标志物发现和AI驱动分析的最新进展。排除了灰色文献（会议摘要、预印本、技术报告），以确保方法学的严谨性和可重复性。
共识别出约850条记录。经过去重和标题/摘要筛选后，有120-150篇文章接受了全文评估，其中65项研究符合纳入标准。符合条件的研究包括关于生物标志物发现、AI辅助诊断建模或其应用于牛群健康管理的原创研究和高质量综述。鉴于完全整合的生物标志物-AI研究较少，也纳入了专注于生物标志物或基于AI的牛群预测系统（例如，传感器衍生的行为数据）的研究，以突出它们的独立优势和未来整合的潜力。
由于研究设计、生物标志物类别和AI方法的多样性，采用了叙述性综合方法。指导研究选择的概念性纳入和排除框架总结在表1中。
表1 本叙述性综述中采用的概念性纳入和排除框架
疾病相关的生产力损失
感染性疾病、代谢性疾病、生殖性疾病、寄生虫病和肌肉骨骼疾病共同对牛的生产力和可持续性造成重大制约，影响了经济效益和动物福利（图2）。在奶牛群中，延迟检测会导致炎症持续时间延长、牛奶产量下降和淘汰率增加。在全球范围内，一项涵盖183个国家的蒙特卡洛模拟估计，12种主要奶牛疾病每年造成约650亿美元的全球损失（按2024年的价值标准化），其中亚临床酮症（180亿美元）、临床乳腺炎（130亿美元）和亚临床乳腺炎（90亿美元）是主要贡献者（Rasmussen et al. 2024）。除了这些高负担的感染性疾病外，代谢性疾病（包括低钙血症和脂肪肝）在泌乳早期也很常见，并与牛奶产量减少和繁殖性能受损有关（Wilkens et al. 2020；Melendez and Pinedo 2024）。同样，子宫疾病如子宫炎、胎盘滞留及相关产后状况在泌乳早期也很普遍，已被证明会延迟受孕并降低繁殖效率。
图2
主要疾病对奶牛和肉牛生产的影响。示意图展示了关键生产疾病及其对奶牛和肉牛生产力、动物福利和可持续性的影响。在奶牛群中，乳腺炎、子宫炎/胎盘滞留和酮症是导致经济损失的主要原因，减少了牛奶产量和质量，同时影响了生育能力和代谢稳定性。在肉牛养殖中，寄生虫感染、肝脓肿和蜱传疾病降低了饲料效率、胴体产量和生长性能。这些疾病共同损害了动物福利，增加了抗生素的使用，并强调需要早期和精确的诊断策略来提高牛群健康和可持续性。在肉牛系统中，经济损失可能不那么明显，但同样严重。未诊断的感染和压力相关的免疫抑制会降低生长效率和胴体质量（Blakebrough-Hall et al. 2020）。牛呼吸道疾病（BRD）仍然是育肥场的主要健康挑战，每年给美国肉牛产业造成超过10亿美元的损失（O’Donoghue et al. 2025）。其他感染性和寄生虫病，包括结节性皮肤病、胃肠道线虫和蜱传疾病，也通过降低生育能力、体重增长和器官废弃增加了生产力下降（Strydom et al. 2023；Saqib et al. 2023）。
在奶牛生产中，相当大的经济损失源于延迟诊断和在传统监测系统中未被发现的亚临床疾病状态。鉴于亚临床代谢性疾病、炎症性疾病和感染性疾病的高个体成本，即使是在早期检测效率上的一些小幅改进也可能转化为显著的牛群层面节省。
应用于自动化跛行检测（ALD）系统的经济建模方法为此提供了一个相关的例证。基于动态规划的的成本效益分析估计，每头牛每年的净回报在13到99美元之间，大多数模拟情景在10年期限内显示出积极的长期盈利能力（Kaniyamattam et al. 2020）。尽管ALD系统依赖于行为监测而非生物标志物分析，但建模框架说明了改进检测时机与及时干预相结合时如何产生可测量的财务回报。类似地，生物标志物-AI整合有潜力降低治疗成本，减少非必要的淘汰，并保持生产性泌乳。虽然具体的财务影响因管理环境而异，但这些预测表明，在不同的生产系统中，预测精度的提高可以带来可 scalable 的经济收益。
生物标志物、多组学和AI在牛群健康管理中的融合
传统的兽医诊断长期以来依赖于临床检查、血液学和微生物培养。虽然这些方法是牛群健康管理的重要组成部分，但它们本质上是反应性的，通常只有在临床症状显现后才能够识别疾病。对亚临床条件的敏感度有限，依赖于实验室设施，以及检测结果周转时间延迟，进一步限制了它们在及时干预和疫情缓解方面的效用（Naveed 2025）。作为对这些局限性的回应，生物技术已成为诊断创新的变革驱动力，使得检测系统更加快速、精确和适用于现场（Velayudhan and Naikare 2022；Miglio et al. 2023）。随着牲畜生产系统的集约化和经济利润空间的缩小，对更早、更可靠和可扩展的诊断策略的需求显著增加。
在这一发展背景下，生物技术使得系统地识别和量化生物标志物作为动物健康的客观指标成为可能。生物标志物作为生理或病理过程的可测量指标，越来越被认为能够增强兽医诊断策略。它们可以在血液、牛奶、尿液、唾液和粪便等生物样本中检测到，涵盖了反映健康状况的分子、生化和生理参数（Perera et al. 2022）。根据用途不同，生物标志物可用于诊断、预后、预测或监测（Myers et al. 2017）。重要的是，它们的主要优势在于能够在明显临床症状出现之前检测到亚临床变化，从而促进从反应性治疗向主动预防性牛群管理的转变（Eman et al. 2025）。
早期的牛生物标志物研究集中在炎症和代谢指标上。急性期蛋白（APPs）如触珠蛋白和纤维蛋白原被确立为炎症的全身性标志物，有助于更早地识别乳腺炎和呼吸道疾病（McSherry et al. 1970；Eckersall and Conner 1988）。类似地，包括β-羟基丁酸（BHB）、非酯化脂肪酸（NEFA）和葡萄糖在内的代谢标志物成为乳牛负能量平衡的关键指标（Adewuyi等，2005年；Pedernera等，2008年）。这些进展共同标志着从纯粹的临床观察向定量生物监测的转变。随后，高通量技术的进步将生物标志物研究扩展到了基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学领域。然而，这种扩展也引入了相当大的分析复杂性。多生物标志物组合和综合的多组学数据集具有非线性相互作用、依赖上下文的效果以及多变量依赖性，这挑战了传统的统计建模方法（Perera等，2022年）。因此，定义稳健且普遍适用的诊断阈值变得越来越困难。尽管复合生物标志物组合可能提高灵敏度和特异性，但其临床应用可以从能够有效建模高维生物关系的分析框架中受益。人工智能（AI）和机器学习（ML）方法提供了解释高维多变量生物标志物数据集所需的分析能力（Javaid等，2025年）。在精准畜牧业（PLF）系统中，这些分析方法主要整合生产和行为变量，以中等到高的准确性预测乳腺炎、跛行和代谢紊乱（Lasser等，2021年；Zhou等，2022年；Jiang等，2023年）。然而，当前基于AI的健康监测框架主要是表型的，尽管分子生物标志物具有生物学相关性，但仍未得到充分利用。这至少部分归因于实际和方法论上的挑战，包括成本、有限的采样频率、检测标准化问题、小而异质的组学数据集，以及有限的跨农场普遍性，以及有限的监管和临床验证框架。为了向真正的精准牛只健康管理迈进，未来的方法应该将基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据整合到能够捕捉系统级相互作用的生物信息AI模型中，而不仅仅是孤立标志物。这种整合有潜力提高诊断特异性、改善预测稳健性，并增强机制的可解释性（Wadood等，2025年）。因此，本综述提供了主要的牛生物标志物的结构化综合，将它们分为炎症性、代谢性、生殖性、激素/压力相关和基因组/分子组（图3）。在缺乏普遍接受的分类框架的情况下，这种结构被提出以促进分析一致性和比较解释。在每个类别中，都批判性地评估了生物标志物的效用以及基于AI的分析方法的潜力，强调它们在推进牛只精准诊断方面的整合潜力。
图3
此图像的替代文本可能是使用AI生成的。
主要生物标志物类别概述，用于牛只诊断
炎症性、生殖性、代谢性和基因组/核酸生物标志物为牛只的健康和生产力提供了互补的见解。炎症性标志物（例如，Hp、SAA、CRP）有助于早期检测感染和炎症性疾病，而生殖性生物标志物（例如，孕酮、AMH、PAGs）用于评估生育潜力和妊娠状态。代谢性生物标志物（例如，NEFA、BHB、葡萄糖和尿素）允许监测能量平衡和代谢紊乱。基因组和核酸生物标志物（例如，SNPs、miRNAs、cfDNA）作为疾病抵抗力、生产力和精准育种的分子指标。
牛只健康和疾病诊断中的炎症性生物标志物
由于传染病的发作通常是亚临床的、临床症状不具体以及宿主免疫反应的变异性，因此准确及时的诊断仍然具有挑战性。在大型牛群中，有限的个体监测和疾病表现的重叠进一步复杂化了早期检测（Nadeem等，2025年）。这种延迟通常导致经验性使用抗菌药物，引发了关于抗菌药物残留、耐药性发展和长期可持续性的担忧（Samtiya等，2022年）。这些限制突显了需要灵敏且可扩展的诊断和早期预警系统。因此，炎症性生物标志物已成为在明确出现临床疾病之前检测免疫激活的关键工具。APPs（包括C反应蛋白（CRP）、触珠蛋白、血清淀粉样蛋白A（SAA）和纤维蛋白原）由促炎细胞因子（IL-1β、IL-6、TNF-α）诱导，并在感染和子宫疾病（如乳腺炎和子宫内膜炎）期间增加（Giagu等，2022年；Saco和Bassols 2023年）。然而，它们的诊断特异性有限，因为APP浓度受年龄、泌乳阶段、热应激、运输和分析变异性等生理和环境因素的影响（Saco和Bassols 2023年；Loch等，2023年）。
与此同时，SCC仍然是基于牛奶的乳腺炎主要指标；然而，报告的诊断性能差异很大，灵敏度范围从0.21到1.00，特异性从0.21到0.95，ROC曲线下面积（AUC）值在0.52到0.75之间（Stanek等，2024年）。这些发现表明其区分能力适中且不一致，反映了炎症反应而不是直接病原体检测。除了乳腺炎之外，细胞因子和趋化因子特征在慢性感染（如牛结核病）中显示出诊断前景，但其应用受到疫苗接种效应和生物学变异性的限制，需要进一步验证以建立稳健的诊断阈值（Khalid等，2023年）。总体而言，虽然这些标志物具有生物学信息性，但缺乏疾病特异性，并受到生理和环境混杂因素的影响。AI提供了一个框架，通过将炎症性生物标志物置于多维数据环境中来克服这些限制。整合SCC和牛奶电导率的ML模型在实验数据集中显示出高诊断性能，神经网络方法实现了接近0.98的AUC值，反映了先进模型捕捉传统基于阈值方法之外的复杂模式关系的潜力（Pan等，2025年）。在更深的分子层面，转录组学–AI整合使得多基因生物特征发现成为可能，允许分类器基于协调的基因表达网络而不是孤立标志物来区分患乳腺炎的奶牛和健康的奶牛（Sharifi等，2018年）。
除了提高诊断准确性外，AI驱动的整合还实现了几项变革性进展。时间建模有助于识别临床症状明显之前的预临床轨迹，从而在炎症升高之前预测疾病风险，而多模态数据融合改善了感染性和非感染性炎症状态之间的区分。此外，概率风险评分支持有针对性的干预策略和优化的抗菌药物决策。在牛群层面，自适应AI系统能够根据品种、管理系统、环境压力和季节变化进行连续重新校准，这在多因素条件下尤为重要。当有标准化的测量协议和跨农场验证支持时，这些方法将炎症诊断从静态的、基于阈值的检测转变为概率性的、上下文感知的、动态适应的疾病建模，促进了与“同一健康”原则相一致的抗菌药物管理和可持续的牛群健康管理。
牛只健康和生产中的代谢性生物标志物
常见的代谢紊乱，如酮病、低钙血症、低镁血症和脂肪肝，主要发生在过渡期（定义为分娩前后3周），此时高牛奶产量需求经常超过饮食能量摄入，导致明显的负能量平衡（NEB）（Lopreiato等，2020年；Kang等，2025年）。这些紊乱可能在早期阶段逐渐发展并保持亚临床状态，延迟干预并放大对生殖性能、牛奶产量和牛群寿命的下游影响（Cascone等，2022年）。代谢性生物标志物为了解乳牛的生理和营养状态提供了宝贵的洞察。NEFA和BHB的循环浓度被广泛认为是NEB期间脂质动员和酮体产生的指标（Krnjaić等，2022年）。然而，它们的诊断解释受到生理阶段、管理实践、采样时间和环境压力的影响，限制了固定截止值在牛群间的普遍性（Stancheva和Penev 2025年）。例如，热应激可以独立地提高NEFA浓度并激活炎症途径，从而模拟与NEB相关的代谢特征，使鉴别诊断复杂化（Stefanska等，2024年）。这些限制突显了静态单时间点诊断在生物动态系统中的局限性，并支持需要能够整合纵向和多变量数据的分析框架。AI驱动的方法，包括随机森林、梯度提升和时间序列算法等机器学习（ML）模型，已被应用于捕获生物标志物、生产特征、生理指标和环境变量之间的非线性关系（Grzesiak等，2025年）。通过建模时间轨迹而不是孤立测量，这些方法可以通过识别偏离个体基线模式的偏差来早期检测代谢紊乱。
多项研究表明了这种潜力。例如，结合ML算法的牛奶傅里叶变换红外（FTIR）光谱学在估计常规收集的牛奶光谱中的BHB和NEFA浓度方面表现出强大的预测性能（Walleser等，2021年），为牛群级监测提供了一种可扩展的方法（Martin等，2015年）。此外，代谢组学–ML流程已经识别出与产前跛行相关的早期代谢特征，支持了系统性代谢失衡和运动障碍之间的联系（Randall等，2023年）。虽然大多数研究集中在与能量相关的生物标志物上，但矿物质稳态是过渡期间代谢调节的另一个关键但经常被忽视的组成部分，包括低钙血症和低镁血症等紊乱（Kang等，2025年）。钙和镁稳态的紊乱与神经肌肉功能受损、代谢不稳定和疾病易感性增加有关（Nithya等，2024年；Grigė等，2025年）。一种结合血液生化标志物与牛奶成分和传感器衍生行为数据的综合方法揭示了亚临床低钙血症与矿物质、蛋白质和能量代谢的协调紊乱有关，即使在没有临床症状的情况下也是如此，突显了多模态数据整合在早期检测中的潜力（Grigė等，2025年）。
总体而言，尽管传统的代谢生物标志物在兽医实践中仍然是不可或缺的，但当它们在基于AI的分析框架中整合时，其诊断价值可以进一步提高。从静态的基于阈值的解释向动态的、牛群校准的风险建模的转变可能支持更早的干预、提高生产力以及更可持续的牛群管理。
生殖和内分泌生物标志物
生殖性生物标志物是生育管理的核心，支持卵巢周期性的监测、早期妊娠检测以及胚胎丢失或亚临床子宫障碍的识别。这些标志物的有效解释直接影响授精时机、受孕时间的优化（开放天数）和整个牛群的生殖效率。孕酮仍然是最广泛使用的评估发情周期性和妊娠状态的内分泌生物标志物（Madureira等，2021年）。它的效用强烈依赖于采样矩阵（牛奶与血液）和所采用的管理策略，特别是测量是作为单时间点进行的还是通过重复采样获得的。单时间点的孕酮测量可能会由于明显的时间波动和对代谢压力、热应激以及黄体动态的个体差异而错误分类周期阶段或未能检测到早期黄体不足，从而限制了预测精度。相比之下，通过自动化农场牛奶监测系统进行的连续孕酮分析越来越多地应用于精准乳业系统，以捕获动态的激素模式并改善生殖决策。抗苗勒氏管激素（AMH）反映卵巢储备和长期生殖潜力，而不是即时的生育结果。虽然对于后备母牛的选择和供体筛选很有价值（Mossa和Ireland 2019年），但AMH无法捕捉周期阶段的动态变化、卵母细胞的竞争力或子宫炎症状态，限制了其短期临床应用。
除了内分泌标志物之外，与氧化应激相关的指标，如丙二醛（MDA）、超氧化物歧化酶（SOD）和谷胱甘肽过氧化物酶（GPx）与不孕、胎盘滞留和子宫内膜炎有关（Dirandeh等，2021年；Boni和Cecchini Gualandi 2022年）。升高的NEFA和BHB浓度进一步将代谢失衡与卵泡功能受损和排卵延迟联系起来，可能影响卵母细胞的竞争力（Bruinjé和LeBlanc 2024年）。尽管这些标志物提供了代谢、炎症和生殖生理之间相互作用的机制性见解，但它们单独的诊断性能受到重叠的病理生理途径和疾病特异性不足的限制。因此，固定的诊断阈值往往无法捕获早期或多因素的生殖功能障碍。整合内分泌、代谢和氧化应激生物标志物提供了生殖状态的多维表示（Mayasari等，2019年），但这些组合面板引入了分析复杂性。生物标志物通常表现出不同步的时间动态、不同的生物学权重和非线性相互作用，这挑战了传统的统计解释（Wadood等，2025年）。基于AI的方法可能通过在校准不同哺乳阶段和胎次的预测概率时建模纵向生物标志物轨迹来帮助解决这些限制。
基于这一框架，AI辅助的生殖建模可以超越二进制妊娠检测，实现概率性的生育预测。通过结合生物标志物谱型、活动监测、牛奶产量变化、体况评分和环境压力指标，ML框架可以生成个性化的受孕风险评分，并帮助识别暗示胚胎丢失或子宫功能障碍的早期偏差。这种动态风险分层可能提高对微妙生殖紊乱的敏感性，同时可能减少不必要的干预。AI不是要取代现有的生殖生物标志物，而是增强它们在适应性、数据驱动的决策支持系统中的可解释性。这种方法可以支持精准育种策略，优化授精时机，实现对高风险奶牛的早期干预，并最终提高牛群的生殖效率。
基因组和分子生物标志物
基因组生物标志物越来越被认为是通过早期识别与疾病易感性、免疫能力和乳牛生理韧性相关的遗传变异来改善动物健康的有价值工具。与传统的诊断方法不同，后者在临床或生化变化发生后才检测疾病，基因组信息基于从出生时就存在的DNA变异提供预测性的、临床前的见解，有助于早期风险分层和选择性繁殖策略（Rojas de Oliveira等人2024；Kasimanickam等人2025）。在牲畜领域的技术进步促进了与传染病抵抗性或易感性相关的遗传标记物的识别（Rani等人2023）。诸如CD14、TLRs、CXCR1和JAK2等基因的多态性与乳腺炎抵抗性有关，并已被纳入旨在提高免疫韧性的基因组选择计划中（Khan等人2023）。同样，包括SLC11A1、NOD2和MHC-II在内的先天免疫基因的变异与约翰氏病的不同易感性相关（Kravitz等人2021）。这些发现强调了宿主遗传学对疾病风险和长期畜群健康的影响。尽管基因组选择计划已经提高了长期的畜群韧性（Kasimanickam等人2025），但在多变的环境条件下，遗传风险与表型疾病表达之间的预测差距仍然很大。高遗传率并不一定意味着在生物学上异质的条件下具有强大的实时预测能力。因此，基因组生物标志物更适合用于群体层面的风险分层，而不是立即的临床干预。单个免疫基因的多态性通常具有较小的效应大小，并且其预测价值依赖于群体，这限制了它们作为独立诊断标志物的实用性，因为大多数性状需要整合许多小效应位点才能进行可靠预测（Tan等人2023）。此外，遗传倾向并不能完全解释影响表型疾病表达的环境、营养和管理因素（Silva Neto等人2024）。因此，仅依靠基因组生物标志物可能不足以用于实时临床决策。人工智能可以通过实现多基因风险建模和跨生物学尺度的综合分析来增强基因组生物标志物的转化潜力。与评估孤立变异不同，机器学习框架可以将数千个SNP效应汇总成综合的基因组风险评分，并模拟影响疾病表达的基因型-环境相互作用。基因组、转录组和生产数据集的整合进一步支持了与免疫韧性和代谢稳定性相关的生物学上一致的基因网络的识别。例如，转录组-机器学习策略 đã成功识别出与饲料效率等复杂生产性状相关的协调基因表达特征（Chen等人2021），这突显了多组学人工智能框架在牲畜系统中的广泛应用性。重要的是，人工智能整合的基因组模型的预测性能在不同性状和群体间差异很大。对于高度多基因性和低遗传率的性状，人工智能改进的效果并不总是优于传统的基因组评估方法，因为机器学习方法在基因组预测方面并不总是优于传统的统计模型（Chafai等人2023）。相比之下，对于受基因型-环境相互作用影响的复杂性状，基于非线性的机器学习建模可能在风险分层方面提供可测量的优势。因此，人工智能的额外预测价值不仅取决于算法架构，还取决于性状架构、训练群体的多样性和数据维度。在这种情况下，当基因组生物标志物集成到人工智能驱动的预测框架中时，它们可以从静态的育种指标发展成为精准畜群健康系统的动态组成部分。嵌入在这样的模型中，基因组信息可以支持群体层面的疾病风险分层和旨在提高遗传韧性的优化育种策略。随着时间的推移，群体层面的疾病抵抗性的提高可能会有助于减少治疗需求和更可持续的抗菌药物使用，使遗传选择与长期生产和“同一健康”目标保持一致。
基于核酸的生物标志物（miRNA、lncRNA、circRNA、cfDNA）
在基于核酸的生物标志物中，miRNA因其保守的结构和在转录后基因调控中的核心作用而被广泛研究（Rani和Sengar 2022；Kappari等人2024）。失调的miRNA谱型与感染性和生殖障碍有关，包括奶牛的乳腺炎和亚生育能力（Luoreng等人2021；Abeysinghe等人2025）。除了miRNA之外，其他非编码RNA如lncRNAs和circRNAs也被发现与炎症、生殖和应激相关的情况有关，反映了它们在免疫和代谢调节中的广泛作用（Sheybani等人2021；Hasankhani等人2023；Kirgiafini等人2024）。尽管ncRNA生物标志物在机制上具有重要意义并且灵敏度很高，但它们面临着重大的转化挑战。表达谱受到生理状态、品种、环境压力和采样变异的影响，许多报告的关联仍然是相关的而不是因果关系（Oyelami等人2022）。此外，测序平台、标准化策略和生物信息学流程的差异限制了跨研究的可比性，使得建立标准化的诊断阈值变得复杂（Panahi等人2025）。因此，尽管ncRNA信号在生物学上具有信息量，但需要在更广泛的分子和表型框架中进行上下文解释。循环无细胞DNA（cfDNA）和线粒体DNA（mtDNA）越来越多地被认可为组织损伤、细胞凋亡和系统炎症的动态指标（Leishangthem等人2018；Goggs等人2020）。由于其短半衰期，cfDNA允许近乎实时的细胞更新评估（Goggs等人2020），而mtDNA可能作为损伤相关分子模式（DAMP）激活先天免疫途径（Zhou等人2024）。最近的研究报告在乳腺炎、热应激和牛白血病中cfDNA水平升高，强调了它作为炎症和应激相关状况的生物标志物的新作用（Chen等人2023；Jahan等人2025）。然而，cfDNA的解释受限于有限的组织来源分辨率、快速的时间变异性和在分析前处理条件下的非特异性升高（Aydın等人2025）。此外，外部验证队列的有限性和不统一的标准化策略增加了可重复性的挑战，这强调了在常规临床应用之前需要协调的分析流程。在这种情况下，人工智能可以提供一个重要的分析层。人工智能驱动的模型可以整合ncRNA表达模式、cfDNA动态、炎症标志物和生产数据，以识别多变量分子特征，而不仅仅依赖于单一分析物的阈值。通过捕捉分子网络中的非线性相互作用和时间偏差，机器学习框架可以在个体和群体层面实现生物学上一致的疾病风险分层。因此，基于核酸的生物标志物的临床效用不仅在于单独的测量，还在于它们在标准化、人工智能支持的、多组学诊断系统中的整合。
比较视角：生物标志物何时真正受益于人工智能？
对文献的批判性评估表明，生物标志物在牛健康中的诊断价值高度依赖于背景，并受到分析方法的影响（Li等人2022；Heirbaut等人2023）。单个生物标志物，特别是炎症和代谢指标，在使用固定阈值解释时通常表现出可接受的敏感性，但特异性有限（Giagu等人2022；Bausewein等人2022；Heirbaut等人2023）。这种限制在多因素疾病如乳腺炎、酮病和子宫炎中尤为明显，因为重叠的生理反应掩盖了疾病特异性信号（Zhao等人2025）。相比之下，当同时分析多个生物标志物并在生产、生理和环境背景下进行解释时，基于人工智能的模型可以通过捕捉非线性相互作用和时间动态来提高诊断分辨率，这些是基于规则或线性方法难以处理的。然而，这种优势并不普遍，可能取决于所考虑的生物标志物系统的生物学复杂性和结构特性。具有高变异性、多维调控网络或动态时间行为的生物标志物，如炎症、代谢和基因组标志物，可能更多地受益于基于人工智能的整合。相反，由相对稳定的生理阈值控制的生物标志物，包括某些内分泌指标，可能仅从复杂建模方法中获得有限的增量收益。总的来说，这些观察表明，人工智能的价值不在于普遍的优越性，而在于它在传统解释达到极限时解决复杂性的能力。表2总结了这些比较情况，并指出了人工智能整合在哪些方面提供了实质性的诊断优势。
经济、可持续性和“同一健康”影响
人工智能增强的生物标志物诊断在牛生产系统中提供了显著的经济和可持续性优势。早期检测亚临床乳腺炎、酮病和炎症性疾病可以保留牛奶产量，减少治疗成本，并最小化过早淘汰，从而提高畜群盈利能力。通过在疾病明显表现之前识别出高风险动物，这些系统将畜群管理从被动治疗转变为主动的风险缓解（Lasser等人2021）。从抗菌药物耐药性（AMR）的角度来看，人工智能整合的生物标志物框架在疾病早期阶段减少了诊断不确定性。传统的畜群管理通常依赖于针对非特异性临床症状的经验性抗菌药物 administration。通过结合炎症、代谢和生理生物标志物与基于人工智能的模式识别，可以区分需要抗菌治疗的细菌感染过程和非感染性的代谢或炎症紊乱，从而做出基于证据的治疗决策。这种针对个别动物的方法减少了不必要的抗菌药物暴露，限制了耐药病原体的选择压力，并支持符合“同一健康”原则的抗菌药物管理（Miranda 2024）。人工智能驱动的诊断框架可以通过早期识别生殖功能障碍和亚临床子宫或代谢紊乱来改善生殖结果。当纵向分析内分泌和代谢生物标志物（如孕酮、NEFA和BHB）并与上下文行为或传感器数据整合时，机器学习模型可以在明显的生育失败之前检测到正常的循环或代谢模式的偏差。这种综合建模方法与单一标志物或基于观察的策略相比，有潜力改进排卵时间评估和生殖风险分层（Wang等人2020；Sakar等人2025）。早期识别生殖不稳定性可能支持及时干预，从而有助于提高受孕时间、妊娠成功和整体畜群生殖稳定性。这些改进可能有助于减少替换压力和延长生产寿命，从而带来经济和可持续性的影响。环境效益通过提高饲料效率和减少与疾病相关的生产损失而产生。更健康的奶牛能更有效地将饲料转化为牛奶或肉类，从而降低单位产出的温室气体排放。早期疾病控制进一步减少了与长期疾病和替代小牛饲养相关的环境负担，包括饲料消耗、用水量和甲烷排放（Grandl等人2019；von Soosten等人2020）。总的来说，将生物标志物数据整合到人工智能驱动的决策支持系统中可以实现精确的、个性化的干预，减少不必要的治疗，最小化药物残留和环境污染，并加强生物安全和疾病监测。通过其结合的经济、生态和公共卫生效益，人工智能增强的生物标志物诊断代表了可持续、精准导向的牲畜生产的重要组成部分。
挑战和未来前景
尽管人工智能增强的生物标志物诊断代表了一种有前景的方法，但仍需解决几个问题以支持其在牛健康管理中的有效实施（图4）。主要限制在于模型在不同品种和地区的转移性。大多数预测模型是在欧洲和北美的高产荷斯坦牛群上训练的，这引入了特定的品种和地区偏差，降低了其对具有不同生理和生物标志物基线的本地或杂交牛的普遍性（Mrode等人2019；Chafai等人2023）。例如，荷斯坦牛和杰西牛之间的牛奶组成、代谢谱型和应激反应的差异（Lim等人2020；Joo等人2021）可能导致在没有重新校准的情况下模型出现系统性误分类。同样，本地和杂交牛通常表现出特定品种的免疫和代谢适应性（Oke等人2025），进一步限制了模型的稳健性。解决这种偏差需要协调的多品种和多地区数据集，这些数据集能够生成代表性的生物标志物基线并在大规模部署之前进行外部验证。同时，转移学习方法，即在大型荷斯坦数据集上预训练的模型使用较小的、特定品种的队列进行微调，可能是一种实用策略，以便将全球人工智能框架适应数据稀缺的本地群体。
图4
这幅图像的替代文本可能是使用人工智能生成的。
将生物变异、分析限制和数据复杂性挑战与人工智能驱动的牛生物标志物诊断创新联系起来的概念框架。尽管在受控条件下已报告了有希望的结果，但在现实世界的实施仍受到生物变异、分析标准化差距和现场采用障碍的限制。除了生物变异之外，实施还受到分析和监管限制，这些限制不能仅通过算法改进来解决。生物标志物的可靠性高度敏感于分析前因素，包括样本处理和存储条件，这会损害可重复性（Rossi等人2021；Kovačević等人2024）。与受诸如临床实验室改进修正案（CLIA）和ISO 15189（医学实验室-质量和能力要求）等协调框架管理的人类诊断不同，兽医生物标志物检测缺乏标准化的国际质量控制体系，现有的认证机制的范围也有限（Carter和Smith 2021）。此外，多因素疾病（如乳腺炎、酮病和子宫炎）中重叠的代谢和炎症途径降低了疾病的特异性，限制了单一标志物诊断的可靠性（Eman等人2025）。为了解决这些限制，标准化应在三个互补的层面上进行：一是统一分析前的采样和存储协议，以提高结果的重复性；二是使用特定品种或生产系统的参考区间进行验证测试，增强生物学的可解释性；三是为人工智能（AI）模型设定最低的验证要求，包括在多个农场进行外部测试、透明的性能报告以及特征属性输出（例如SHapley加性解释（SHAP），这些都能提供每个生物标志物对模型输出贡献的可解释度量。在数据基础设施层面，由于牲畜健康记录分散且结构不一致，出现了进一步的挑战。AI模型的稳定性能依赖于大型、注释详尽且可互操作的数据集；然而，农场间的数据共享有限以及缺乏中央化的基础设施限制了其可扩展性和外部验证，特别是在小规模或大规模生产系统中。因此，基于单一农场数据集训练的模型容易出现过拟合、数据不平衡和可迁移性降低的问题（Distante等人，2025年）。因此，加强数据互操作性、促进多农场训练队列的建立以及实施透明的模型评估框架对于确保模型的稳定性和泛化能力至关重要。
从实地应用的角度来看，采用AI的障碍不仅包括算法性能，还涉及到经济限制、基础设施需求和人为因素。尽管AI在牲畜健康管理方面具有革命性潜力，但在实际兽医实践中的应用仍然有限，尤其是在农村和资源匮乏的环境中。传感器、计算基础设施和数据存储的高成本对小规模农民和资金不足的诊所构成了重大挑战（Melak等人，2024年）。基于SimHerd的系统虽然不是由AI直接驱动的，但它展示了通过传感器辅助的畜群管理系统每年每头牛的回报可能介于-33欧元到+119欧元之间，这取决于畜群状况和管理假设（Pfrombeck等人，2025年）。这种变异性表明，包括AI增强诊断技术在内的先进数字技术的经济可行性高度依赖于具体情境，不能仅基于技术复杂度来评估。即使在经济上可行，如果用户友好性和可解释性得不到妥善解决，AI系统也可能难以被采纳。有效的整合不仅需要财务上的可行性，还需要技术素养和临床人员的信任。许多兽医和农民缺乏足够的数字技能来自信地操作和解读基于AI的系统（Ghavipanje等人，2025年）。因此，模型的可解释性对于临床接受度至关重要，因为许多深度学习模型实际上就像“黑箱”一样难以理解。可解释人工智能（XAI）涵盖了一系列方法论，旨在通过提供明确的特征属性和决策路径来增强透明度。例如SHAP和局部可解释模型无关解释（LIME）等技术可以可视化各个生物标志物对模型预测的相对贡献（Tjoa和Guan，2021年；Saarela和Podgorelec，2024年）。在牛的健康管理中，AI的输出涉及高风险的决策，如抗菌药物的使用、繁殖干预和淘汰，因此透明模型对于确保生理合理性、增强临床人员的信任以及负责任的部署至关重要（Neethirajan，2023年）。为了弥合研究与实际应用之间的差距，未来的工作应重点开发可解释的AI框架，并结合边缘计算解决方案，以支持实时的农场决策支持。
伦理和治理方面的考虑也值得特别注意，因为越来越多的农场级别的生物标志物数据被整合到中央化的AI平台中。明确的监管框架对于定义数据管理、使用权和知情同意至关重要，以确保可扩展性不会侵犯农民的隐私。除了数据所有权问题，伦理考虑还涉及算法的公平性和代表性；在不平衡的数据集上训练的模型可能会系统性地误分类代表性不足的品种或低投入的生产系统（Mehrabi等人，2022年）。这类偏见会带来重大的动物福利风险，错误的阳性预测可能导致不必要的抗菌药物使用或过早淘汰，而错误的阴性预测则可能阻碍及时的临床干预。最终，要将AI系统与临床推理对齐，需要跨学科的治理，这种治理既要保护数据权利，又要确保算法输出能够补充而非替代专业兽医的判断（Sezgin，2023年）。
目前针对牛健康的生物标志物研究主要集中在牛奶和血液样本上，尤其是在乳品系统和乳腺炎监测方面。然而，越来越多的研究开始关注尿液、唾液、粪便和生殖道分泌物等替代生物液体作为补充的诊断来源（Perera等人，2022年）。最近的多组学研究整合了多种样本中的代谢组学和微生物组数据，表明跨样本分析比单一样本方法能够更全面地描述代谢和微生物的变化（Zhu等人，2023年；Li等人，2025年）。从AI的角度来看，这种生物多样性是一个机遇而非限制。机器学习框架非常适合整合异构的高维数据集，并捕捉不同生物组分之间的非线性关系。随着多组学和数据整合技术的进步，结合多种样本和传统指标的AI驱动模型可以提高诊断的特异性，实现更早的检测，并改善多因素牛病的评估。尽管许多先前的综述分别讨论了生物标志物和AI，但本综合研究评估了两者的相互作用，强调AI的性能在生物学上取决于标准化的生物标志物系统，而不仅仅是算法本身的复杂性。通过连接生物变异性、分析标准化和实地应用，本研究为精准牛健康管理提供了一条转化路径。未来，重点应放在开发可解释、公平且成本效益高的AI模型上，并支持开放的数据基础设施。随着计算能力的提升，AI有望成为适应性决策支持工具，为不同牲畜系统实现“同一健康”目标做出贡献。最终，AI在兽医医学中的临床价值不取决于其复杂性，而取决于其与生物学标准化和实地兼容系统的无缝集成。
**结论**
基于生物标志物的诊断结合AI代表了精准牛健康管理中的一个重要进步。虽然单一生物标志物和基于阈值的方法受到生物变异性和低疾病特异性的限制，但AI能够将炎症、代谢、生殖和分子信号整合到预测性强、具有上下文意识的诊断框架中。AI的价值不仅在于算法的复杂性，还在于其解释异构生物标志物数据以及生产和环境变量的能力。尽管AI的表现令人鼓舞，但由于标准化程度不足、群体特异性偏差和实地验证不够充分，其临床应用仍受到限制。要取得进展，需要统一生物标志物协议、多品种数据集、可互操作的数据基础设施以及与兽医决策过程相适应的XAI模型。当生物依据充分且经过透明验证后，AI增强的生物标志物系统有助于改善早期疾病检测，减少不必要的抗菌药物使用，并支持可持续的、以“同一健康”为导向的牛生产。最终，只有当多维生物标志物系统得到标准化、具有可解释性，并嵌入到负责任的临床分析框架中时，AI才能显著提升牛健康的精准诊断能力。鉴于生物标志物和AI技术的快速发展，持续评估和更新这些方法对于确保它们在牛健康管理中的有效和可持续应用至关重要，这需要不断在实际农场条件下对其使用进行批判性评估。
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