隨著高通量技術(shù)和人工智能（AI）的快速發(fā)展，生物學(xué)研究正迎來(lái)一個(gè)革命性的新工具(http://www.weberwork.com/sell/l_5/)——人工智能虛擬細(xì)胞（AIVC）。這一概念由斯坦福大學(xué)Stephen Quake教授等人于2024年12月在《Cell》期刊上提出，旨在通過(guò)結(jié)合AI與多模態(tài)數(shù)據(jù)創(chuàng)建細(xì)胞功能的綜合計(jì)算模型。這不僅有望實(shí)現(xiàn)精確且可擴(kuò)展的計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)，還可能在某些情況下替代傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，極大地推動(dòng)了藥物開(kāi)發(fā)、疾病建模和基礎(chǔ)生物學(xué)研究的進(jìn)步。

 

盡管首個(gè)碳基細(xì)胞是經(jīng)過(guò)數(shù)十億年的進(jìn)化才得以形成，但首個(gè)硅基細(xì)胞即虛擬細(xì)胞的概念大約在2000年被提出，并逐漸發(fā)展至今。早期的虛擬細(xì)胞模型依賴(lài)傳統(tǒng)的低通量生化實(shí)驗(yàn)來(lái)量化特定生物過(guò)程中的物質(zhì)時(shí)空變化，使用微分方程和隨機(jī)模擬進(jìn)行特定細(xì)胞過(guò)程的模擬。然而，這些模型主要基于已有的知識(shí)，缺乏對(duì)擾動(dòng)組學(xué)數(shù)據(jù)和時(shí)空成像數(shù)據(jù)的精心整合，限制了其捕捉活細(xì)胞動(dòng)態(tài)特性和復(fù)雜性的能力。

 

為了解決這些問(wèn)題，郭天南研究員于2025年3月25日在《Cell Research》發(fā)表社論，提出了AIVC發(fā)展的三大關(guān)鍵數(shù)據(jù)支柱：先驗(yàn)知識(shí)、靜態(tài)架構(gòu)和動(dòng)態(tài)狀態(tài)。這些數(shù)據(jù)支柱與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，構(gòu)成了AIVC演進(jìn)的基礎(chǔ)。具體而言：

 

- **先驗(yàn)知識(shí)**：包括現(xiàn)有的生物學(xué)知識(shí)和理論。

- **靜態(tài)架構(gòu)**：涉及細(xì)胞結(jié)構(gòu)及其成分的空間組織。

- **動(dòng)態(tài)狀態(tài)**：涵蓋細(xì)胞隨時(shí)間的變化及響應(yīng)內(nèi)外環(huán)境的能力。

 

郭天南的研究強(qiáng)調(diào)了閉環(huán)主動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的重要性，在這種系統(tǒng)中，計(jì)算預(yù)測(cè)指導(dǎo)自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)，特別關(guān)注擾動(dòng)組學(xué)，以進(jìn)一步優(yōu)化和驗(yàn)證AIVC模型。

 

這一進(jìn)展預(yù)示著生物學(xué)研究的一個(gè)新時(shí)代的到來(lái)，在這個(gè)時(shí)代里，“虛擬細(xì)胞”能夠模擬真實(shí)細(xì)胞的行為，如生長(zhǎng)、代謝乃至癌變過(guò)程，從而幫助科學(xué)家更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)藥物效果和解析疾病機(jī)制。然而，要充分發(fā)揮AIVC的潛力，科學(xué)界需要共同合作，制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和最佳實(shí)踐，確保這些數(shù)字實(shí)體能夠在未來(lái)的生物醫(yī)學(xué)研究中扮演重要角色。

 

想象一下，未來(lái)我們可以在計(jì)算機(jī)中培育出“虛擬細(xì)胞”，它們不僅能模仿真實(shí)細(xì)胞的各種生命活動(dòng)，還能作為強(qiáng)大的工具輔助科學(xué)研究，這無(wú)疑將開(kāi)啟生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一場(chǎng)全新革命。