隨著高通量技術和人工智能（AI）的快速發展，生物學研究正迎來一個革命性的新工具(http://www.radhaswamibullion.com/sell/l_5/)——人工智能虛擬細胞（AIVC）。這一概念由斯坦福大學Stephen Quake教授等人于2024年12月在《Cell》期刊上提出，旨在通過結合AI與多模態數據創建細胞功能的綜合計算模型。這不僅有望實現精確且可擴展的計算機模擬實驗，還可能在某些情況下替代傳統實驗，極大地推動了藥物開發、疾病建模和基礎生物學研究的進步。

 

盡管首個碳基細胞是經過數十億年的進化才得以形成，但首個硅基細胞即虛擬細胞的概念大約在2000年被提出，并逐漸發展至今。早期的虛擬細胞模型依賴傳統的低通量生化實驗來量化特定生物過程中的物質時空變化，使用微分方程和隨機模擬進行特定細胞過程的模擬。然而，這些模型主要基于已有的知識，缺乏對擾動組學數據和時空成像數據的精心整合，限制了其捕捉活細胞動態特性和復雜性的能力。

 

為了解決這些問題，郭天南研究員于2025年3月25日在《Cell Research》發表社論，提出了AIVC發展的三大關鍵數據支柱：先驗知識、靜態架構和動態狀態。這些數據支柱與深度學習算法相結合，構成了AIVC演進的基礎。具體而言：

 

- **先驗知識**：包括現有的生物學知識和理論。

- **靜態架構**：涉及細胞結構及其成分的空間組織。

- **動態狀態**：涵蓋細胞隨時間的變化及響應內外環境的能力。

 

郭天南的研究強調了閉環主動學習系統的重要性，在這種系統中，計算預測指導自動化實驗，特別關注擾動組學，以進一步優化和驗證AIVC模型。

 

這一進展預示著生物學研究的一個新時代的到來，在這個時代里，“虛擬細胞”能夠模擬真實細胞的行為，如生長、代謝乃至癌變過程，從而幫助科學家更準確地預測藥物效果和解析疾病機制。然而，要充分發揮AIVC的潛力，科學界需要共同合作，制定相關標準和最佳實踐，確保這些數字實體能夠在未來的生物醫學研究中扮演重要角色。

 

想象一下，未來我們可以在計算機中培育出“虛擬細胞”，它們不僅能模仿真實細胞的各種生命活動，還能作為強大的工具輔助科學研究，這無疑將開啟生物醫學領域的一場全新革命。