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AI虛擬細胞開啟生物研究新范式

細胞，作為生命孕育的微小顆粒，其內部與外部的物質、能量及信號的傳遞與交換，共同描繪了人類從生長到發育、衰老乃至患病的過程。揭開細胞的秘密，即是解開生命之謎。在人工智能（AI）技術飛速發展的背景下，一種嶄新的研究方法——AI虛擬細胞（AIVC）正逐漸受到關注。

AIVC技術通過人工智能模擬細胞活動來研究生命的基本規律。根據英國《自然》網站的消息，目前全球科研界正掀起一股AIVC研究的熱潮，眾多科研機構，包括谷歌的“深度思維”等，都積極參與其中。這項技術有望對多個生物學和醫學領域產生深遠影響，從基因的調控到新藥的研發，都為深入理解生命機制、修復組織損傷和治療疾病提供了新的途徑。《細胞》雜志指出，AIVC有望對科學研究產生根本性的影響，并幫助科研人員在生物醫學研究、定制化醫療、藥物研發、細胞技術以及可編程生物科學等領域實現顯著的進展。

最值得期待的科技突破之一

2024年12月，一支由美國斯坦福大學、基因泰克制藥公司以及陳—扎克伯格基金會共同構成的科研聯盟，在權威學術期刊《細胞》上發布了具有重大影響力的研究成果。他們提出，全球科學領域應積極采用人工智能技術，構建虛擬細胞模型。這一模型依托于多尺度、多模態的大型神經網絡，能夠精確地再現分子、細胞和組織在各個狀態下的動態變化，其模擬效果顯著優于傳統實驗方法。原本需要花費數周時間才能取得的實驗數據，例如對特定藥物的反應情況，現在通過AIVC技術能夠迅速獲得。

構建的虛擬細胞模型能夠有效預測腫瘤細胞對試驗用藥物的敏感性。圖示內容參考自英國《自然》雜志的官方網站。

斯坦福大學在生物工程與病理學領域的副教授艾瑪·倫德伯格指出，構建人類細胞模型已經成為現代生物學研究的關鍵所在。這一見解在學術界得到了普遍的認可，《自然》雜志也將“生物學基座模型（包括AIVC）”評選為2025年備受矚目的七大科技進展之一。

令人鼓舞的是，AIVC技術使得研究人員得以在計算機虛擬環境中進行實驗，取代了傳統的活體實驗方式。斯坦福大學的斯蒂芬·奎克教授指出，在未來的生物學研究中，計算模擬可能占據90%的比重，而非實驗室操作所依賴。盡管模擬的精確度依舊受到數據品質及模型改進深度的制約，然而，AIVC所展現出的精確可控能力以及無限制的復現特性，無疑將極大地拓寬人類對生命秘密的理解范圍，并顯著加快疾病探索與藥物研制的步伐。

倫德伯格預測，在不久的將來細胞生物學排名，醫生或許能夠在患者的虛擬副本上進行治療方案的模擬，從而實現更加迅速、經濟和安全的個性化醫療，這將成為可能。

生命數字化競賽悄然展開

盡管AIVC技術目前還處于起步階段，但這一具有顛覆性的理念已經激發了全球眾多頂尖研究機構的研發熱情。無論是學術界的殿堂還是產業界的前沿，一場圍繞生命數字化技術的科研角逐正在無聲無息中悄然興起。

斯坦福大學的計算生物學家安舒爾·昆達杰強調，目前的研究不僅吹響了科學探索的號角，更是一種高效的資金籌集手段。這一觀點得到了事實的佐證，風險投資正以前所未有的規模涌入這一領域。陳-扎克伯格基金會也計劃在接下來的十年里，投入數十億美元來構建AIVC。谷歌的CEO德米斯·哈薩比斯在今年初透露，其公司旗下的“深度思維”同樣已經開展了一個類似的研究計劃。

瑞典索爾納國家生命科學實驗室的簡·埃倫貝格教授比喻說，構建虛擬細胞就像是在搭建生命科學的數字金字塔。他所帶領的團隊正致力于攻克“阿爾法細胞”模型的難關，并有望在2026年將其呈現于世人面前。

用于對抗癌癥的AI虛擬細胞圖片來源：《細胞》雜志

6月24日，美國Arc研究所攜手加州大學伯克利分校、斯坦福大學等知名學府，正式對外推出了名為“AIVC ‘STATE’”的人工智能系統。該系統具備精確預測干細胞、癌細胞及免疫細胞對藥物、細胞因子和基因編輯反應的能力。在訓練過程中，系統整合了1.7億個細胞的觀測數據以及1億個細胞的干預數據起步網校，其數據來源涵蓋了Arc虛擬細胞圖譜等眾多權威數據庫。

在Tahoe-100M基準測試中，STATE模型顯著提高了對干預效果的識別能力，其辨識度提升了50個百分點；同時，該模型在差異基因表達預測方面的準確性達到了現有最佳模型的二倍。

在全球科研領域中，斯坦福大學致力于疾病發生機理的深入研究以及新藥的研發工作，而西班牙的巴斯克大學則專注于改進腦癌和乳腺癌的個體化治療策略。這些研究成果如同拼圖中的各個碎片，共同描繪出了虛擬細胞技術在應用領域的廣闊圖景。

技術與倫理問題仍需解決

AIVC領域雖然充滿潛力，然而部分研究者提出，目前AIVC在預測泛化能力方面存在不足細胞生物學排名，尚未能徹底跨越訓練數據的限制。

除此之外，目前眾多機構在構建AIVC時，主要依賴的是單細胞測序數據。業內專家坦誠指出，AIVC的發展還需納入其他類型的數據，例如光學顯微鏡和電子顯微鏡所捕捉的圖像。這些圖像能夠揭示不同細胞成分之間的相互作用，以及細胞隨時間推移的變化過程。因此，科學家們必須超越僅依賴單細胞測序數據的局限。

深度學習模型的可解釋性不足，已成為制約AIVC迅猛發展的一個重要障礙。AI模型本質上的“黑箱”特性，使得當算法得出“某基因突變引發癌癥”的結論時，科學家們難以追蹤其推理過程。這種“只知其然，不知其所以然”的狀況，可能會對研究成果在醫學領域的轉化產生嚴重的限制。盡管人工智能技術正迅速進步，然而，它與生物醫學研究所需的透明度標準之間仍存在一定差距。

生物醫學領域的數據處理同樣面臨著隱私和倫理方面的挑戰，不容小覷。在確保患者基因信息不被泄露的前提下，實現科研數據的共享，我們必須構建一種全新的數據管理模式。