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細胞是孕育生命的微小單元。細胞內(nèi)部及其與外部之間物質(zhì)、能量和信號的傳遞與交換，構(gòu)建出人類生長、發(fā)育、衰老與疾病的生命圖譜。解讀細胞的奧秘，便是破譯生命的密碼。隨著人工智能（AI）技術(shù)的突飛猛進，一種全新的研究范式——AI虛擬細胞（AIVC）逐漸嶄露頭角。
AIVC就是利用AI模擬細胞行為，探索生命機制的過程。據(jù)英國《自然》網(wǎng)站報道，全球科研團隊正掀起一場AIVC研發(fā)浪潮，谷歌旗下“深度思維”等機構(gòu)紛紛投身其中。這項技術(shù)有望重塑多個生物與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，從基因調(diào)控到藥物開發(fā)，為探索生命機制、修復(fù)損傷、治療疾病打開新的窗口?！都毎冯s志則報道稱，AIVC有可能徹底改變科學(xué)過程，助力科學(xué)家在生物醫(yī)學(xué)研究、個性化醫(yī)學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)、細胞工程和可編程生物學(xué)等方面取得重大突破。
最值得期待的科技突破之一
2024年12月，由美國斯坦福大學(xué)、基因泰克制藥公司和陳—扎克伯格基金會組成的聯(lián)合科研團隊，在頂級期刊《細胞》上發(fā)表重磅論文，倡議全球科學(xué)界運用AI技術(shù)打造虛擬細胞。基于多尺度、多模態(tài)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能精準模擬分子、細胞和組織在不同狀態(tài)下的動態(tài)行為，其效率遠超傳統(tǒng)實驗。原本需要數(shù)周才能獲得的實驗結(jié)果，如腫瘤細胞對特定藥物的反應(yīng)，現(xiàn)在通過AIVC可快速獲取。
斯坦福大學(xué)生物工程與病理學(xué)副教授艾瑪·倫德伯格強調(diào)，構(gòu)建人類細胞模型已成為現(xiàn)代生物學(xué)的核心要義之一。這一觀點得到學(xué)界廣泛認同，《自然》雜志更是將“生物學(xué)基座模型（含AIVC）”列為2025年最值得期待的七大科技突破之一。
令人振奮的是，AIVC能讓研究人員在計算機虛擬環(huán)境中替代傳統(tǒng)的活體實驗。斯坦福大學(xué)教授斯蒂芬·奎克教授認為，未來的生物學(xué)研究可能90%依靠計算模擬，而非依賴實驗室操作。雖然模擬精度仍取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型優(yōu)化程度，但AIVC具備的精準可控性和無限重復(fù)性，必將大幅拓展人類對生命奧秘的認知邊界，加速疾病研究和藥物開發(fā)進程。
倫德伯格展望，在不遠的將來，醫(yī)生或許能在患者的“數(shù)字孿生”上預(yù)演治療方案，更快速、更經(jīng)濟、更安全的個性化診療將成為現(xiàn)實。
生命數(shù)字化競賽悄然展開
盡管AIVC技術(shù)尚處萌芽階段，這一革命性構(gòu)想已點燃全球頂尖實驗室的研發(fā)熱情。從學(xué)術(shù)殿堂到產(chǎn)業(yè)前沿，一場關(guān)于生命數(shù)字化的科研競賽正悄然展開。
斯坦福大學(xué)計算生物學(xué)家安舒爾·昆達杰指出，當前研究既是對科學(xué)研究的集結(jié)號，也是有效的資金募集策略。事實印證了這一判斷，風(fēng)險資本正以空前規(guī)模涌入該領(lǐng)域。陳-扎克伯格基金會計劃在未來10年內(nèi)投入數(shù)億美元打造AIVC。谷歌公司首席執(zhí)行官德米斯·哈薩比斯今年早些時候表示，該公司旗下“深度思維”公司也啟動了類似項目。
瑞典索爾納國家生命科學(xué)實驗室簡·埃倫貝格教授說：“構(gòu)建虛擬細胞猶如搭建生命科學(xué)的數(shù)字金字塔?！彼麕ьI(lǐng)的團隊正在攻堅“阿爾法細胞”模型，預(yù)計2026年面世。
6月24日，美國Arc研究所聯(lián)合加州大學(xué)伯克利分校、斯坦福大學(xué)等機構(gòu)，正式發(fā)布AIVC“STATE”。這個AI系統(tǒng)能精準預(yù)測干細胞、癌細胞及免疫細胞對藥物、細胞因子和基因編輯的響應(yīng)。其訓(xùn)練數(shù)據(jù)整合了1.7億個細胞的觀測數(shù)據(jù)和1億個細胞的干預(yù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源包括Arc虛擬細胞圖譜等權(quán)威數(shù)據(jù)庫。
在Tahoe-100M基準測試中，STATE模型對干預(yù)效果的辨識度提升50%，差異基因表達預(yù)測準確率達到現(xiàn)有最佳模型的2倍。
在全球研究版圖上，斯坦福大學(xué)專注疾病機制解析與新藥開發(fā)，西班牙巴斯克大學(xué)則聚焦優(yōu)化腦癌與乳腺癌的個性化治療方案。這些研究猶如拼圖碎片，共同勾勒出虛擬細胞技術(shù)的應(yīng)用全景。
技術(shù)與倫理問題仍需解決
AIVC雖前景廣闊，但也有研究者指出，現(xiàn)有AIVC在預(yù)測泛化能力上存在局限，尚不能完全突破訓(xùn)練數(shù)據(jù)的邊界。
此外，目前各機構(gòu)構(gòu)建AIVC主要使用的是單細胞測序數(shù)據(jù)。業(yè)內(nèi)專家坦言，AIVC需要囊括其他形式的數(shù)據(jù)，如光學(xué)和電子顯微鏡圖像，這些圖像可顯示不同細胞成分如何相互作用，以及細胞如何隨時間變化?？茖W(xué)家需要超越單細胞測序數(shù)據(jù)。
深度學(xué)習(xí)模型缺乏可解釋性也成為阻礙AIVC高歌猛進的“攔路虎”。AI模型天生的“黑匣子”屬性，導(dǎo)致當算法作出“某基因突變導(dǎo)致癌變”的判斷時，科學(xué)家難以追溯其推理路徑。這種“知其然而不知其所以然”的狀態(tài)，或許會嚴重制約研究成果的醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)化。雖然AI技術(shù)正在快速發(fā)展，但離達到生物醫(yī)學(xué)研究要求的透明度仍有距離。
生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)涉及的隱私倫理問題同樣不容忽視。如何在保護患者基因隱私的前提下實現(xiàn)科研共享，需要建立全新的數(shù)據(jù)管理范式。
來源：科技日報
