培養AI虛擬細胞 科學家提出“3+1”方案
想象你在體驗一款模擬細胞培養的游戲，需要借助游戲中的“百科全書”“3D建模器”“實時監測系統”三個核心模塊和一間“自動實驗室”培養和優化各種虛擬細胞。這樣的設計架構，是否能應用于現實的科研工作？
3月25日，西湖大學醫學院郭天南教授團隊在《細胞研究》（Cell Research）發表評述文章，系統闡述了AI虛擬細胞的構建方法與發展方向。該團隊提出整合先驗知識、靜態結構和動態狀態三大核心數據支柱與閉環主動學習系統，構建精確且可擴展的AI虛擬細胞模型，加速生物醫學研究與藥物開發進程。
傳統的細胞實驗通常需要消耗大量資源，并且實驗結果易受變異影響。科學家提出虛擬細胞的概念，減少實驗成本并提高研究的準確性和效率。但早期的虛擬細胞模型依賴低通量的生化實驗，并使用微分方程或隨機模擬方法對特定的細胞過程建模，數據整合和動態模擬能力有限，難以全面描述細胞的復雜性。隨著高通量生物技術和人工智能的發展，AI虛擬細胞成為一種新的研究方向。
郭天南團隊提出，AI虛擬細胞的構建，依賴三大數據支柱：先驗知識涵蓋生物醫學文獻、分子表達及成像數據，為模型提供基礎框架；靜態結構通過冷凍電鏡、空間組學等技術，能提供細胞的三維空間結構信息；動態狀態涵蓋生理過程以及外部微擾帶來的影響，科研人員可依托高通量組學數據，系統分析大量分子在不同細胞狀態下的變化，確保AI虛擬細胞的“活性”。
“三大數據支柱分別就像模擬細胞游戲中的‘百科全書’‘3D建模’和‘實時監測系統’，再結合AI算法，可為虛擬細胞的構建提供必要的基礎。”郭天南介紹，針對傳統構建方法依賴被動數據積累的問題，團隊提出閉環主動學習系統，這種系統能夠自動識別知識缺口、設計實驗、自動化執行擾動，并實時優化模型，其核心優勢在于高效處理細胞對不同擾動的復雜響應。
如何確保AI虛擬細胞概念的可行性？該團隊選擇酵母作為AI虛擬細胞的入門方向。“因為它結構簡單又包含真核細胞結構，數據相對豐富，并已在生物學和藥物篩選領域廣泛應用。”郭天南表示，降低門檻，從簡單模型入手，有助于優化AI虛擬細胞的數據需求、建模策略和評估框架，為未來擴展到更復雜細胞系統奠定基礎。
該團隊認為，AI虛擬細胞需要依賴AI驅動的多模態數據整合，結合深度學習技術來解析復雜數據，最終推動系統生物學、個性化醫學和藥物研發的發展，為細胞行為研究提供新的視角。
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