細胞是孕育生命的微小單元。細胞內部及其與外部之間物質、能量和信號的傳遞與交換，構建出人類生長、發育、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。據英國《自然》網站報道，全球科研團隊正掀起一場AIVC研發浪潮，谷歌旗下“深度思維”等機構紛紛投身其中。這項技術有望重塑多個生物與醫學領域，從基因調控到藥物開發，為探索生命機制、修復損傷、治療疾病打開新的窗口。《細胞》雜志則報道稱，AIVC有可能徹底改變科學過程，助力科學家在生物醫學研究、個性化醫學、藥物發現、細胞工程和可編程生物學等方面取得重大突破。

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最值得期待的科技突破之一

2024年12月，由美國斯坦福大學、基因泰克制藥公司和陳—扎克伯格基金會組成的聯合科研團隊，在頂級期刊《細胞》上發表重磅論文，倡議全球科學界運用AI技術打造虛擬細胞。基于多尺度、多模態的大型神經網絡模型，能精準模擬分子、細胞和組織在不同狀態下的動態行為，其效率遠超傳統實驗。原本需要數周才能獲得的實驗結果，如腫瘤細胞對特定藥物的反應，現在通過AIVC可快速獲取。

斯坦福大學生物工程與病理學副教授艾瑪·倫德伯格強調，構建人類細胞模型已成為現代生物學的核心要義之一。這一觀點得到學界廣泛認同，《自然》雜志更是將“生物學基座模型（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境中替代傳統的活體實驗。斯坦福大學教授斯蒂芬·奎克教授認為，未來的生物學研究可能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據質量與模型優化程度，但AIVC具備的精準可控性和無限重復性，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進程。

倫德伯格展望，在不遠的將來，醫生或許能在患者的“數字孿生”上預演治療方案，更快速、更經濟、更安全的個性化診療將成為現實。

生命數字化競賽悄然展開

盡管AIVC技術尚處萌芽階段，這一革命性構想已點燃全球頂尖實驗室的研發熱情。從學術殿堂到產業前沿，一場關于生命數字化的科研競賽正悄然展開。

斯坦福大學計算生物學家安舒爾·昆達杰指出，當前研究既是對科學研究的集結號，也是有效的資金募集策略。事實印證了這一判斷，風險資本正以空前規模涌入該領域。陳-扎克伯格基金會計劃在未來10年內投入數億美元打造AIVC。谷歌公司首席執行官德米斯·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實驗室簡·埃倫貝格教授說：“構建虛擬細胞猶如搭建生命科學的數字金字塔。”他帶領的團隊正在攻堅“阿爾法細胞”模型，預計2026年面世。

6月24日，美國Arc研究所聯合加州大學伯克利分校、斯坦福大學等機構，正式發布AIVC“STATE”。這個AI系統能精準預測干細胞、癌細胞及免疫細胞對藥物、細胞因子和基因編輯的響應。其訓練數據整合了1.7億個細胞的觀測數據和1億個細胞的干預數據，數據源包括Arc虛擬細胞圖譜等權威數據庫。

在Tahoe-100M基準測試中，STATE模型對干預效果的辨識度提升50%，差異基因表達預測準確率達到現有最佳模型的2倍。

在全球研究版圖上，斯坦福大學專注疾病機制解析與新藥開發，西班牙巴斯克大學則聚焦優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的應用全景。

技術與倫理問題仍需解決

AIVC雖前景廣闊，但也有研究者指出，現有AIVC在預測泛化能力上存在局限，尚不能完全突破訓練數據的邊界。

此外，目前各機構構建AIVC主要使用的是單細胞測序數據。業內專家坦言，AIVC需要囊括其他形式的數據，如光學和電子顯微鏡圖像，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。科學家需要超越單細胞測序數據。

深度學習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，導致當算法作出“某基因突變導致癌變”的判斷時，科學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，或許會嚴重制約研究成果的醫學轉化。雖然AI技術正在快速發展，但離達到生物醫學研究要求的透明度仍有距離。

生物醫學數據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科研共享，需要建立全新的數據管理范式。

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