模拟具有数十亿个体数量的种群的系统动力学（phylodynamics），例如在病毒进化和癌症基因组学中，一直是计算领域的一大挑战。2025年5月23日，Yun S. Song在社交媒体上宣布，他与M. Celentano、W. DeWitt和S. Prillo等研究人员合作，开发出了一种高效的解决方案。这一突破对于流行病学和肿瘤学等领域至关重要，因为理解病毒或癌细胞的进化轨迹可以直接影响治疗策略和公共卫生政策。传统模拟方法在处理如此大规模数据集时常常面临计算瓶颈，而Song团队声称他们的方法显著缩短了计算时间，同时保持了精度。这一进展可能彻底改变研究人员处理大规模进化研究的方式，为精准医疗和药物抗性建模开辟了新机遇。从商业角度来看，这一技术对生物技术和医疗行业具有巨大潜力，尤其是在2025年中期，药物开发和个性化医疗公司可利用其加速研究并降低成本。市场机会广阔，全球计算生物学市场预计到2030年将超过120亿美元。实施挑战包括优化计算资源和确保可扩展性，但通过与云计算巨头的合作，这些问题有望得到缓解。未来，这一技术可能整合实时数据流，实现疫情或癌症进展的动态建模，预计到2030年将成为临床研究的标准工具。监管和伦理问题也不容忽视，特别是在基因组数据隐私和合规性方面，需遵循最佳实践。这一创新标志着AI与计算生物学结合的关键时刻，为健康创新提供了重要推动力。