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“3+1”方案把細胞實驗搬到AI虛擬世界
2025-04-10 17:09:42   來源:科技日報  分享 分享到搜狐微博 分享到網易微博

來源標題:“3+1”方案把細胞實驗搬到AI虛擬世界

試想你在體驗一款模擬細胞培養的游戲,可以借助游戲中的“百科全書”“3D建模器”“實時監測系統”3個核心模塊和一間“自動實驗室”培養和優化各種虛擬細胞。這樣的設計架構,能否應用于現實的科研工作?

3月25日,西湖大學醫學院特聘研究員郭天南團隊在國際期刊《細胞研究》發表評述文章,系統闡述了人工智能(AI)虛擬細胞的構建方法與發展方向。該團隊提出“3+1”方案,即整合先驗知識、靜態結構和動態狀態三大核心數據與閉環主動學習系統,構建了精確且可擴展的AI虛擬細胞模型,將加速生物醫學研究與藥物開發進程。

傳統的細胞實驗通常需要消耗大量資源,且實驗結果易受細胞變異影響。因此,科學家提出虛擬細胞的概念,以減少實驗成本并提高研究的準確性和效率。早期的虛擬細胞模型依賴低通量的生化實驗,并使用微分方程或隨機模擬方法對特定的細胞過程建模。這一模型數據整合和動態模擬能力有限,難以全面描述細胞的復雜性。隨著高通量生物技術和人工智能的發展,AI虛擬細胞成為一種新的研究方向。

郭天南團隊提出,AI虛擬細胞的構建,依賴三大數據支柱:先驗知識包括生物醫學文獻、分子表達及成像數據,為模型提供基礎框架;靜態結構基于冷凍電鏡、空間組學等技術構建,能提供細胞的三維空間結構信息;動態狀態涵蓋生理過程及外部微擾帶來的影響,科研人員可依托高通量組學數據,系統分析大量分子在不同細胞狀態下的變化,確保AI虛擬細胞的“活性”。

“三大數據支柱分別像模擬細胞游戲中的‘百科全書’‘3D建模’和‘實時監測系統’,再結合AI算法,可為虛擬細胞的構建提供必要基礎。”郭天南介紹,傳統構建方法依賴被動數據積累,團隊提出的閉環主動學習系統,能自動識別知識缺口、設計實驗、自動化執行擾動,并實時優化模型,其核心優勢在于高效處理細胞對不同擾動的復雜響應。

為確保AI虛擬細胞概念的可行性,團隊選擇以酵母作為初始研究對象。“因為酵母結構簡單又包含真核細胞結構,數據相對豐富,并已在生物學和藥物篩選領域得到廣泛應用。”郭天南說,降低門檻,從簡單模型入手,有助于優化AI虛擬細胞的數據需求、建模策略和評估框架,為未來將研究擴展到更復雜細胞系統奠定基礎。

該團隊認為,AI虛擬細胞依賴AI驅動的多模態數據整合,并結合深度學習技術來解析復雜數據,其有利于推動系統生物學、個性化醫學和藥物研發等領域的發展,為細胞行為研究提供新視角。

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[責任編輯:ruirui]





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