想象你在体验一款模拟细胞培养的游戏，需要借助游戏中的“百科全书”“3D建模器”“实时监测系统”三个核心模块和一间“自动实验室”培养和优化各种虚拟细胞。这样的设计架构，是否能应用于现实的科研工作？
3月25日，西湖大学医学院郭天南教授团队在《细胞研究》（Cell Research）发表评述文章，系统阐述了AI虚拟细胞的构建方法与发展方向。该团队提出整合先验知识、静态结构和动态状态三大核心数据支柱与闭环主动学习系统，构建精确且可扩展的AI虚拟细胞模型，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，并且实验结果易受变异影响。科学家提出虚拟细胞的概念，减少实验成本并提高研究的准确性和效率。但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，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：先验知识涵盖生物医学文献、分子表达及成像数据，为模型提供基础框架；静态结构通过冷冻电镜、空间组学等技术，能提供细胞的三维空间结构信息；动态状态涵盖生理过程以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”。
“三大数据支柱分别就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的基础。”郭天南介绍，针对传统构建方法依赖被动数据积累的问题，团队提出闭环主动学习系统，这种系统能够自动识别知识缺口、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。
如何确保AI虚拟细胞概念的可行性？该团队选择酵母作为AI虚拟细胞的入门方向。“因为它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广泛应用。”郭天南表示，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，为未来扩展到更复杂细胞系统奠定基础。
该团队认为，AI虚拟细胞需要依赖AI驱动的多模态数据整合，结合深度学习技术来解析复杂数据，最终推动系统生物学、个性化医学和药物研发的发展，为细胞行为研究提供新的视角。
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