2025年3月25日，西湖大学医学院郭天南团队在 Cell Research 发表了一篇评述文章，题为《GrowAIVirtualCells: Three Data Pillars and Closed-Loop Learning》，该文探讨了人工智能虚拟细胞（AIVCs）的发展方向。AIVCs的核心理念是通过人工智能和多模态数据整合，构建更精确且可扩展的虚拟细胞模型。相较于传统虚拟细胞建模方法，AIVCs能够更全面地模拟细胞功能，具备高通量仿真能力，甚至在某些情况下可以替代实验室实验。

文章深入探讨了AI虚拟细胞（AIVCs）的构建方法与未来发展，强调AIVCs的三大数据支柱——先验知识、静态结构和动态状态。而高通量组学数据，尤其是微扰蛋白质组学数据，在动态模拟中起着关键作用。研究提出了闭环主动学习系统（Closed-Loop Active Learning Systems），结合AI预测与自动化实验，进而实现自适应优化，加速细胞建模与科学发现。为确保AIVC的可行性，研究人员建议首先从酵母（S. cerevisiae）等较简单但信息丰富的细胞模型开始，逐步扩展到更复杂的人类癌细胞系，以促进AIVCs在生物医学、药物开发和个性化医疗中的广泛应用。

背景介绍

细胞作为生命的基本单位，在生物医学研究中扮演着至关重要的角色，对于深入理解健康、衰老、疾病、药物开发和合成生物学等方面具有重要意义。然而，传统细胞实验往往消耗大量资源，并且实验结果容易受到变异影响，从而导致可重复性问题。因此，研究人员提出了虚拟细胞（Virtual Cells）或数字细胞（Digital Cells）的概念，以降低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主要依赖于低通量的生化实验，使用微分方程或随机模拟方法对特定细胞过程进行建模，但在数据整合和动态模拟方面仍存在局限。

随着高通量生物技术和人工智能（AI）的逐步发展，人工智能虚拟细胞（AIVCs）作为一种新的研究方向应运而生。它结合了多模态数据和先进的计算模型，为生物医学研究带来了新的可能性。可以将AIVC比作一款“智能细胞培养游戏”，其中三大数据支柱如同游戏的核心模块：先验知识是“百科全书”，静态结构是“3D建模器”，动态状态则是“实时监测系统”。AIVC仿佛是游戏中培养的“智能虚拟细胞”，它综合了上述模块的信息，模拟真实细胞的行为和反应。而闭环主动学习系统则相当于游戏中的“自动实验室”功能，通过自动识别未知特性，设计并执行虚拟实验，从而优化并提升虚拟细胞模型的真实度。

三大数据支柱：AIVCs的基础构建

为推动AIVCs的发展，研究提出了三大数据支柱，作为构建AIVCs的核心数据基础：先验知识、静态结构和动态状态。这些数据结合AI算法，为虚拟细胞的构建提供了必要的基础框架。先验知识包括生物医学文献、分子表达数据和多尺度成像数据，涵盖细胞生物学的基本机制。静态结构则涉及细胞的形态学和分子组成，提供细胞的三维空间结构信息。动态状态则涵盖生理过程和外部微扰带来的影响，是构建真正“活”的AIVC不可或缺的部分。研究表明，基于微扰的组学数据，尤其是微扰蛋白质组学数据，是推动AIVCs发展的关键因素。

AIVCs的进化：闭环主动学习系统

AIVCs逐渐从静态、数据驱动的模型演变为自适应进化系统，其中闭环主动学习系统是关键所在。该系统结合AI预测与机器人实验，主动探索细胞动态状态，有效填补数据空白，显著加速科学研究。传统方法依赖被动数据积累，而闭环系统能自动识别知识空缺、设计实验并实时优化模型。

低门槛切入点：选择适合的细胞模型

AIVC的细胞模型选择至关重要，各种候选细胞各有优缺。在众多选择中，研究人员建议优先考虑酵母（S. cerevisiae），因其简单且包含丰富的真核细胞结构，为后续研究奠定基础。接着，人类癌细胞系则是后续研究的重要目标，有助推动AIVC在精准医学和药物开发中的应用。

总结

未来，AIVCs有望在药物开发、疾病建模及基础生物学研究中发挥重要作用，而科学界的协同合作对于推动这一领域的发展至关重要。因此，建立AIVCs的标准和最佳实践将成为该领域下一阶段的重要任务，以确保其在计算生物学和生物医学研究中的变革性潜力。通过AG百家乐的参与和支持，科学界或将加速推进AIVCs的研究与应用，推动生物医学的创新进程。

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