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“3+1”方案把细胞实验搬到AI虚拟世界
2025-04-10 17:09:42   来源:科技日报  分享 分享到搜狐微博 分享到网易微博

来源标题:“3+1”方案把细胞实验搬到AI虚拟世界

试想你在体验一款模拟细胞培养的游戏,可以借助游戏中的“百科全书”“3D建模器”“实时监测系统”3个核心模块和一间“自动实验室”培养和优化各种虚拟细胞。这样的设计架构,能否应用于现实的科研工作?

3月25日,西湖大学医学院特聘研究员郭天南团队在国际期刊《细胞研究》发表评述文章,系统阐述了人工智能(AI)虚拟细胞的构建方法与发展方向。该团队提出“3+1”方案,即整合先验知识、静态结构和动态状态三大核心数据与闭环主动学习系统,构建了精确且可扩展的AI虚拟细胞模型,将加速生物医学研究与药物开发进程。

传统的细胞实验通常需要消耗大量资源,且实验结果易受细胞变异影响。因此,科学家提出虚拟细胞的概念,以减少实验成本并提高研究的准确性和效率。早期的虚拟细胞模型依赖低通量的生化实验,并使用微分方程或随机模拟方法对特定的细胞过程建模。这一模型数据整合和动态模拟能力有限,难以全面描述细胞的复杂性。随着高通量生物技术和人工智能的发展,AI虚拟细胞成为一种新的研究方向。

郭天南团队提出,AI虚拟细胞的构建,依赖三大数据支柱:先验知识包括生物医学文献、分子表达及成像数据,为模型提供基础框架;静态结构基于冷冻电镜、空间组学等技术构建,能提供细胞的三维空间结构信息;动态状态涵盖生理过程及外部微扰带来的影响,科研人员可依托高通量组学数据,系统分析大量分子在不同细胞状态下的变化,确保AI虚拟细胞的“活性”。

“三大数据支柱分别像模拟细胞游戏中的‘百科全书’‘3D建模’和‘实时监测系统’,再结合AI算法,可为虚拟细胞的构建提供必要基础。”郭天南介绍,传统构建方法依赖被动数据积累,团队提出的闭环主动学习系统,能自动识别知识缺口、设计实验、自动化执行扰动,并实时优化模型,其核心优势在于高效处理细胞对不同扰动的复杂响应。

为确保AI虚拟细胞概念的可行性,团队选择以酵母作为初始研究对象。“因为酵母结构简单又包含真核细胞结构,数据相对丰富,并已在生物学和药物筛选领域得到广泛应用。”郭天南说,降低门槛,从简单模型入手,有助于优化AI虚拟细胞的数据需求、建模策略和评估框架,为未来将研究扩展到更复杂细胞系统奠定基础。

该团队认为,AI虚拟细胞依赖AI驱动的多模态数据整合,并结合深度学习技术来解析复杂数据,其有利于推动系统生物学、个性化医学和药物研发等领域的发展,为细胞行为研究提供新视角。

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[责任编辑:ruirui]





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