AI虚拟细胞敞开生物研讨新范式

　　细胞是孕育生命的细小单元。细胞内部及其与外部之间物质、能量和信号的传递与交流，构建出人类成长、发育、变老与疾病的生命图谱。解读细胞的奥妙，就是破译生命的暗码。跟着人工智能（AI）技能的日新月异，一种全新的研讨范式——AI虚拟细胞（AIVC）逐步锋芒毕露。

　　AIVC是运用AI模仿细胞行为，探究生命机制的进程。据英国《天然》网站报导，全球科研团队正掀起一场AIVC研制浪潮，谷歌旗下“深度思想”等安排纷繁投身其间。这项技能有望重塑多个生物与医学范畴，从基因调控到药物开发，为探究生命机制、修正损害、医治疾病翻开新的窗口。《细胞》杂志则报导称，AIVC有或许彻底改变科学进程，助力科学家在生物医学研讨、个性化医学、药物发现、细胞工程和可编程生物学等方面取得重大打破。

　　2024年12月，由美国斯坦福大学、基因泰克制药公司和陈—扎克伯格基金会组成的联合科研团队，在尖端期刊《细胞》上宣布重磅论文，建议全球科学界运用AI技能打造虚拟细胞。根据多标准、多模态的大型神经网络模型，能精准模仿分子、细胞和安排在不同状况下的动态行为，其功率远超传统试验。本来需求数周才干取得的试验成果，如肿瘤细胞对特定药物的反响，现在经过AIVC可快速获取。

　　斯坦福大学生物工程与病理学副教授艾玛·伦德伯格着重，构建人类细胞模型已成为现代生物学的中心要义之一。这一观念得到学界广泛认同，《天然》杂志更是将“生物学基座模型（含AIVC）”列为2025年最值得等待的七大科技打破之一。

　　令人振奋的是，AIVC能让研讨人员在核算机虚拟环境中代替传统的活体试验。斯坦福大学教授斯蒂芬·奎克教授以为，未来的生物学研讨或许90%依托核算模仿，而非依靠试验室操作。尽管模仿精度仍取决于数据质量与模型优化程度，但AIVC具有的精准可控性和无限重复性，必将大幅拓宽人类对生命奥妙的认知鸿沟，加快疾病研讨和药物开发进程。

　　伦德伯格展望，在不远的将来，医师或许能在患者的“数字孪生”上预演医治计划，更快速、更经济、更安全的个性化医治将成为实际。

　　尽管AIVC技能尚处萌发阶段，这一革命性设想已点着全球顶尖试验室的研制热心。从学术殿堂到工业前沿，一场关于生命数字化的科研比赛正悄然打开。

　　斯坦福大学核算生物学家安舒尔·昆达杰指出，当时研讨既是对科学研讨的集结号，也是有用的资金征集战略。现实印证了这一判别，危险本钱正以空前规划涌入该范畴。陈-扎克伯格基金管帐划在未来10年内投入数亿美元打造AIVC。谷歌公司首席执行官德米斯·哈萨比斯本年早些时候表明，该公司旗下“深度思想”公司也启动了相似项目。

　　瑞典索尔纳国家生命科学试验室简·埃伦贝格教授说：“构建虚拟细胞犹如树立生命科学的数字金字塔。”他带领的团队正在攻坚“阿尔法细胞”模型，估计2026年问世。

　　6月24日，美国Arc研讨所联合加州大学伯克利分校、斯坦福大学等安排，正式对外发布AIVC“STATE”。这个AI体系能精准猜测干细胞、癌细胞及免疫细胞对药物、细胞因子和基因修改的呼应。其练习数据整合了1.7亿个细胞的观测数据和1亿个细胞的干涉数据，数据源包含Arc虚拟细胞图谱等威望数据库。

　　在Tahoe-100M基准测验中，STATE模型对干涉作用的辨识度提高50%，差异基因表达猜测准确率到达现有最佳模型的2倍。

　　在全球研讨版图上，斯坦福大学专心疾病机制解析与新药开发，西班牙巴斯克大学则聚集优化脑癌与乳腺癌的个性化医治计划。这些研讨犹如拼图碎片，一起勾勒出虚拟细胞技能的运用全景。

　　AIVC虽远景宽广，但也有研讨者指出，现有AIVC在猜测泛化才能上存在限制，尚不能彻底打破练习数据的鸿沟。

　　此外，现在各安排构建AIVC首要运用的是单细胞测序数据。业界专家坦言，AIVC需求包括其他方式的数据，如光学和电子显微镜图画，这些图画可显现不同细胞成分怎么相互作用，以及细胞怎么随时刻改变。科学家需求逾越单细胞测序数据。

　　深度学习模型缺少可解释性也成为阻止AIVC高歌猛进的“绊脚石”。AI模型天然生成的“黑匣子”特点，导致当算法作出“某基因突变导致癌变”的判别时，科学家难以追溯其推理途径。这种“知其然而不知其所以然”的状况，或许会严峻限制研讨成果的医学转化。尽管AI技能正在加快速度进行开展，但离到达生物医学研讨要求的透明度仍有间隔。

　　生物医学数据触及的隐私道德问题相同不容忽视。怎么在维护患者基因隐私的前提下完成科研同享，要树立全新的数据管理范式。