AI虚拟细胞开启生物研究新范式

细胞，作为生命孕育的微小颗粒，其内部与外部的物质、能量及信号的传递与交换，共同描绘了人类从生长到发育、衰老乃至患病的过程。揭开细胞的秘密，即是解开生命之谜。在人工智能（AI）技术飞速发展的背景下，一种崭新的研究方法——AI虚拟细胞（AIVC）正逐渐受到关注。

AIVC技术通过人工智能模拟细胞活动来研究生命的基本规律。根据英国《自然》网站的消息，目前全球科研界正掀起一股AIVC研究的热潮，众多科研机构，包括谷歌的“深度思维”等，都积极参与其中。这项技术有望对多个生物学和医学领域产生深远影响，从基因的调控到新药的研发，都为深入理解生命机制、修复组织损伤和治疗疾病提供了新的途径。《细胞》杂志指出，AIVC有望对科学研究产生根本性的影响，并帮助科研人员在生物医学研究、定制化医疗、药物研发、细胞技术以及可编程生物科学等领域实现显著的进展。

最值得期待的科技突破之一

2024年12月，一支由美国斯坦福大学、基因泰克制药公司以及陈—扎克伯格基金会共同构成的科研联盟，在权威学术期刊《细胞》上发布了具有重大影响力的研究成果。他们提出，全球科学领域应积极采用人工智能技术，构建虚拟细胞模型。这一模型依托于多尺度、多模态的大型神经网络，能够精确地再现分子、细胞和组织在各个状态下的动态变化，其模拟效果显著优于传统实验方法。原本需要花费数周时间才能取得的实验数据，例如对特定药物的反应情况，现在通过AIVC技术能够迅速获得。

构建的虚拟细胞模型能够有效预测肿瘤细胞对试验用药物的敏感性。图示内容参考自英国《自然》杂志的官方网站。

斯坦福大学在生物工程与病理学领域的副教授艾玛·伦德伯格指出，构建人类细胞模型已经成为现代生物学研究的关键所在。这一见解在学术界得到了普遍的认可，《自然》杂志也将“生物学基座模型（包括AIVC）”评选为2025年备受瞩目的七大科技进展之一。

令人鼓舞的是，AIVC技术使得研究人员得以在计算机虚拟环境中进行实验，取代了传统的活体实验方式。斯坦福大学的斯蒂芬·奎克教授指出，在未来的生物学研究中，计算模拟可能占据90%的比重，而非实验室操作所依赖。尽管模拟的精确度依旧受到数据品质及模型改进深度的制约，然而，AIVC所展现出的精确可控能力以及无限制的复现特性，无疑将极大地拓宽人类对生命秘密的理解范围，并显著加快疾病探索与药物研制的步伐。

伦德伯格预测，在不久的将来细胞生物学排名，医生或许能够在患者的虚拟副本上进行治疗方案的模拟，从而实现更加迅速、经济和安全的个性化医疗，这将成为可能。

生命数字化竞赛悄然展开

尽管AIVC技术目前还处于起步阶段，但这一具有颠覆性的理念已经激发了全球众多顶尖研究机构的研发热情。无论是学术界的殿堂还是产业界的前沿，一场围绕生命数字化技术的科研角逐正在无声无息中悄然兴起。

斯坦福大学的计算生物学家安舒尔·昆达杰强调，目前的研究不仅吹响了科学探索的号角，更是一种高效的资金筹集手段。这一观点得到了事实的佐证，风险投资正以前所未有的规模涌入这一领域。陈-扎克伯格基金会也计划在接下来的十年里，投入数十亿美元来构建AIVC。谷歌的CEO德米斯·哈萨比斯在今年初透露，其公司旗下的“深度思维”同样已经开展了一个类似的研究计划。

瑞典索尔纳国家生命科学实验室的简·埃伦贝格教授比喻说，构建虚拟细胞就像是在搭建生命科学的数字金字塔。他所带领的团队正致力于攻克“阿尔法细胞”模型的难关，并有望在2026年将其呈现于世人面前。

用于对抗癌症的AI虚拟细胞图片来源：《细胞》杂志

6月24日，美国Arc研究所携手加州大学伯克利分校、斯坦福大学等知名学府，正式对外推出了名为“AIVC ‘STATE’”的人工智能系统。该系统具备精确预测干细胞、癌细胞及免疫细胞对药物、细胞因子和基因编辑反应的能力。在训练过程中，系统整合了1.7亿个细胞的观测数据以及1亿个细胞的干预数据起步网校，其数据来源涵盖了Arc虚拟细胞图谱等众多权威数据库。

在Tahoe-100M基准测试中，STATE模型显著提高了对干预效果的识别能力，其辨识度提升了50个百分点；同时，该模型在差异基因表达预测方面的准确性达到了现有最佳模型的二倍。

在全球科研领域中，斯坦福大学致力于疾病发生机理的深入研究以及新药的研发工作，而西班牙的巴斯克大学则专注于改进脑癌和乳腺癌的个体化治疗策略。这些研究成果如同拼图中的各个碎片，共同描绘出了虚拟细胞技术在应用领域的广阔图景。

技术与伦理问题仍需解决

AIVC领域虽然充满潜力，然而部分研究者提出，目前AIVC在预测泛化能力方面存在不足细胞生物学排名，尚未能彻底跨越训练数据的限制。

除此之外，目前众多机构在构建AIVC时，主要依赖的是单细胞测序数据。业内专家坦诚指出，AIVC的发展还需纳入其他类型的数据，例如光学显微镜和电子显微镜所捕捉的图像。这些图像能够揭示不同细胞成分之间的相互作用，以及细胞随时间推移的变化过程。因此，科学家们必须超越仅依赖单细胞测序数据的局限。

深度学习模型的可解释性不足，已成为制约AIVC迅猛发展的一个重要障碍。AI模型本质上的“黑箱”特性，使得当算法得出“某基因突变引发癌症”的结论时，科学家们难以追踪其推理过程。这种“只知其然，不知其所以然”的状况，可能会对研究成果在医学领域的转化产生严重的限制。尽管人工智能技术正迅速进步，然而，它与生物医学研究所需的透明度标准之间仍存在一定差距。

生物医学领域的数据处理同样面临着隐私和伦理方面的挑战，不容小觑。在确保患者基因信息不被泄露的前提下，实现科研数据的共享，我们必须构建一种全新的数据管理模式。