2025年3月25日，西湖大学医学院郭天南团队在Cell Research发表了题为《GrowAIVirtualCells:ThreeDataPillarsandClosed-LoopLearning》的评述文章，探讨了人工智能虚拟细胞（AIVCs）的发展方向。AIVCs的核心思想是通过人工智能和多模态数据整合，构建精确且可扩展的虚拟细胞模型。相比传统的虚拟细胞建模方法，AIVCs能够更全面地模拟细胞功能，并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。

文章中提到，AIVCs的构建依赖于三大数据支柱：先验知识、静态结构和动态状态。高通量组学数据，尤其是微扰蛋白质组学数据，在动态模拟中发挥着关键作用。研究进一步提出了闭环主动学习系统，将AI预测与自动化实验结合，以实现自适应优化，加速细胞建模与科学发现。为确保AIVC概念的可行性，研究人员建议从酵母（S. cerevisiae）等较简单却信息丰富的细胞模型入手，逐步扩展到更复杂的人类癌细胞系，以推动AIVCs在生物医学、药物开发和个性化医疗中的广泛应用。

在生物医学研究中，细胞是生命的基本单位，对理解健康、衰老、疾病以及药物开发和合成生物学至关重要。然而，传统的细胞实验往往消耗大量资源，且易受到变异影响，导致可重复性问题。因此，虚拟细胞（Virtual Cells）或数字细胞（Digital Cells）概念应运而生，旨在减少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，并通过微分方程或随机模拟方法对特定细胞过程进行建模。这些方法在数据整合和动态模拟方面存在局限，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（AI）的发展，人工智能虚拟细胞（AIVCs）成为新的研究方向，它结合了多模态数据和先进计算模型，为生物医学研究提供了广阔的可能性。

文章进一步阐述了AIVC的三大数据支柱，包括先验知识、静态结构和动态状态。先验知识涵盖生物医学文献、分子表达数据和多尺度成像数据，提供细胞生物学的基本机制。静态结构涉及细胞的形态学和分子组成，而动态状态则包括生理过程及外部微扰带来的影响。随着高通量组学技术的发展，研究人员现在可以系统性地分析大量分子在不同细胞状态下的变化，从而显著提高AIVC的准确性。

随着科技的进步，AIVCs正在从静态的数据驱动模型向自适应进化系统转变，其中闭环主动学习系统的引入是关键。这一系统结合AI预测与机器人实验，主动探索细胞动态状态，显著加速科学研究的进展。根据研究，为确保AIVC的成功，细胞模型的选择至关重要。文章建议从酵母入手，因其相对简单、数据丰富且可应用于多种生物学及药物筛选研究中。

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举足轻重的作用，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，将是确保其在计算生物学和生物医学研究中实现变革性潜力的重要任务。

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