"刘霞 "

细胞是孕育生命的微型单元。它们内部及其与外部之间物质、能量和信号的传递与交换，则绘就了人类生长发育衰老乃至疾病的生命图景。探究细胞奥秘，便是解开生命密码的关键所在。随着人工智能（AI）技术的日新月异，一种全新的研究框架——AI虚拟细胞（AIVC）应运而生。

AIVC旨在利用人工智能技术来模拟细胞的行为，并探索生命机制的过程。据英国《自然》网站报道，《深度思维》等谷歌旗下的机构参与了这一技术的研发浪潮，这项技术有望在多个生物与医学领域带来革命性的变化：从基因调控到药物开发，AIVC将为科学家提供打开探索生命机制、修复损伤、治疗疾病的新途径。《细胞》杂志则评论说，AI驱动的生命科学方法可能彻底改变科学研究过程，并助力科学家们突破性地取得成果，在个性化医疗、药物发现、生物工程和可编程生物学领域取得重大的进展。

一个极其令人期待的重大技术进展

2024年12月，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《细胞》期刊发表重磅论文，倡议全球科学界运用AI技术打造虚拟细胞。他们基于多尺度、多模态的大型神经网络模型，能够精准模拟分子、细胞和组织在不同状态下的动态行为，其效率远超传统实验。原本需要数周才能获得的实验结果现在可通过AIVC快速获取。

斯坦福大学生物工程与病理学副教授艾玛·伦德伯格认为构建人类细胞模型对现代生物学具有举足轻重的地位，她的这一观点得到了学术界的一致认可，《自然》杂志甚至将“生物学基座模型（含AIVC）”列为2025年最值得关注的七大科技突破之一。

令人鼓舞的是，利用人工智能技术模拟系统 AIVC允许科学家在虚拟环境中替代传统的动物实验，斯坦福大学教授Stephen C. Quake认为未来生物学的研究可能有90%依靠计算模拟而非实体操作。虽然精确程度取决于数据质量和模型优化程度，但是AIVC的精准可控性与无限重复性使它有可能大幅扩展人类对生命奥秘的认知界限，并加速药物研发和疾病研究进程。

莱德伯格预言说，不久的未来，医生可能能让患者在自己的数字双胞胎身上进行医疗试验，从而实现精准定制化诊疗变得既迅速又成本节约而且更加安全。

生活数字竞争悄然兴起

尽管AIVC技术尚处于起步期，但这一革新性设想已在顶尖实验室中引起极大兴趣，这些研究机构正在积极研发相关应用。同时，这一领域也在各大科技中心与工业界展开深入竞争，旨在掌握生命数字化的主导权。

斯坦福大学的计算生物学家安舒尔·昆达杰指出：当前的研究既是对科学研究的集结号，也是有效的资金募集策略。事实印证了他的判断，风险资本正在以空前规模涌人该领域。例如，《陈-扎克伯格基金会计划在未来10年内投入数亿美元打造AIVC》；此外谷歌公司首席执行官德米斯·哈萨比斯今年早些时候也表示，该公司旗下的“深度思维”公司也启动了类似项目。

瑞典索尔纳国家生命科学实验室的简·埃伦贝格教授表示，构建虚拟细胞就像搭建成体系的生命科学研究建筑。“我们团队致力于完成‘阿尔法细胞’模型，预估将在2026年面市。”

美国Arcl研究所近日联合加州大学伯克利分校和斯坦福大学等机构，发布名为“STATE”的AI系统，能够准确预测干细胞、癌细胞或免疫细胞对药物、细胞因子以及基因编辑的反应。这项工作基于对私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，192092195961.7亿个已观测细胞及1亿个干预细胞的数据集进行训练，数据主要来源于Arc虚拟细胞图谱等权威数据库。

在Tahoe-100M基准测试中，通过改进后的新模型，其对干预措施的效果辨识度提高了50%；相较于已知的最佳模型，它可精确预测出更多差异基因的表达。

在当今全球科学研究中，斯坦福大学致力于对疾病机制的研究及创新药物的研发，而西班牙巴斯克大学则专注于脑瘤和乳腺癌患者的个性诊疗规划。这一系列的探索就像拼凑起的一幅完整图景，共同编织了一张虚拟细胞技术应用的宏大蓝图。

科技和道德挑战仍旧有待解决

AIVC的未来发展充满了可能性，然而也有人认为现有的AI模型在泛化能力方面还存在着局限性，他们觉得尽管该技术应用前景广阔，但是它并不能完全跳过对训练数据依赖性的限制。

此外，目前各机构构建的AI视觉认知中心主要是使用单细胞测序数据。业内人士指出，为了实现AI视觉认知中心的真正落地，必须收集光学和电子显微镜图像等其他形式的数据，这些图像可以帮助揭示不同细胞成分如何相互作用以及细胞随时间演变的情况。科学家们需要超越当前仅依赖于单细胞测序数据的传统路径，开发更加全面、准确且深入的理解方法和技术来构建AI视觉认知中心。

深度学习模型缺乏可解释性也是阻碍人工智能（AIVC）高歌猛进的重要原因，这一特性也让算法在做出“某基因突变导致癌变”的判断时难以被科学家追溯推理路径。这可能会影响到研究成果的医学转化进程，因为AI技术的发展虽然正在加速进步，但想要达到生物医学研究中所要求的透明度水平仍有一定难度。

生命科学研究中的数据保护和利用是至关重要的，这涉及到个人身份隐私保护的问题。要确保在保障个人遗传信息安全的情况下，进行科学研究的资源共享，我们需要构建一套新的数据管理模式。