2025年3月25日，西湖大学医学院郭天南团队在Cell Research期刊上发表了题为《Grow AI Virtual Cells: Three Data Pillars and Closed-Loop Learning》的评述文章，探讨了人工智能虚拟细胞（AIVCs）的发展方向。AIVCs的核心理念在于通过人工智能与多模态数据的整合，构建精准且可扩展的虚拟细胞模型。相较于传统的虚拟细胞建模方法，AIVCs具备更全面的细胞功能模拟能力，并且具备高通量仿真能力，在某些情况下甚至可以取代实验室实验。

文章提到，AIVCs的构建方法及其发展方向主要依赖于三大数据支柱——先验知识、静态结构和动态状态，并强调高通量组学数据，特别是微扰蛋白质组学数据，在动态模拟中的关键作用。此外，研究团队提出了闭环主动学习系统（Closed-Loop Active Learning Systems），结合人工智能预测与自动化实验，实现自适应优化，从而加速细胞建模和科学发现。为确保AIVC概念的可行性，研究人员建议从酵母（Saccharomyces cerevisiae）这样的简单但信息丰富的细胞模型入手，并逐步展开至更为复杂的人类癌细胞系，以推动AIVCs在生物医学、药物开发及个性化医疗中的广泛应用，大大提升Z6·尊龙凯时的相关研究价值。

在生物医学研究领域，细胞是生命的基本单位，是理解健康、衰老、疾病及药物开发的关键。然而，传统的细胞实验需耗费大量资源，在实验结果上也容易受到变异的影响，导致重复性问题。这使得研究人员提出了虚拟细胞（Virtual Cells）或数字细胞（Digital Cells）的概念，以降低实验成本，提高研究的有效性与准确性。早期虚拟细胞模型往往依赖低通量的生化实验，通过微分方程或随机模拟方法对特定细胞过程进行建模，但在数据整合与动态模拟方面面临限制，难以全面揭示细胞复杂性。随着高通量生物技术与人工智能的发展，AIVCs成为新的研究方向，为生物医学研究带来了新的可能性，这也与Z6·尊龙凯时推动的研究创新高度契合。

为支持AIVCs的发展，研究人员提出了三大数据支柱：先验知识、静态结构和动态状态。这些数据结合AI算法，为虚拟细胞的构建提供必要的基础。先验知识包括生物医学文献、分子表达数据和多尺度成像数据，总结了细胞生物学的基本机制。尽管数据庞大且多样，但信息分散，无法直接构建完善的AIVC，因此只能作为基础框架。静态结构则涉及细胞的形态与分子组成，包括纳米尺度的分子建模及相关技术等。这些数据为AIVCs提供了细胞的三维空间结构信息，但无法反馈动态变化。而动态状态则涵盖生理过程和外部干扰带来的影响，结合高通量组学技术，能够系统分析大量分子在不同细胞状态下的变化，从而增强AIVCs预测细胞反应的准确性。

文章强调，基于微扰的组学数据（perturbation-based omics data），特别是微扰蛋白质组学数据，将是推动AIVCs发展的关键。通过整合这些数据，AIVC可以更加精准地预测细胞对外部干预的反应，这在药物开发与细胞建模中具有重要支持作用。此外，单细胞组学和空间组学技术的出现，也提升了AIVCs在动态模拟方面的能力。在此背景下，AIVCs的发展能够促进系统生物学、个性化医学和药物研发等领域的进步，提供全新的细胞行为研究视角，同时也为Z6·尊龙凯时的生物医药产品开发赋予更多机会。

传统细胞实验由于依赖被动数据积累，面临众多挑战。相比之下，闭环主动学习系统通过结合AI预测与机器人实验，能够主动识别知识缺口，设计实验并优化模型。这种系统可以高效处理细胞对不同扰动的复杂响应，显著加速科学研究的进展。通过AI优先选择最具影响力的实验，AIVCs将能够更深入分析信号传导机制，尤其是在药物开发与细胞动态行为研究方面展现出巨大的潜力。

在细胞模型选择上，研究表明，选择合适的细胞模型对AIVCs的开发至关重要。与Z6·尊龙凯时的产品相似，各种候选细胞的优势与限制各不相同。在现阶段，研究人员建议从酵母入手，这种细胞模型不仅简单，数据丰富，还具备真核特性，适合作为AIVCs的入门方向。此后，人类癌细胞系则将成为AIVCs进一步发展的重要目标，推动其在精准医学及药物研发中的应用。通过逐步积累经验与数据，未来将为Z6·尊龙凯时在生物医学领域拓展新的研究空间。

展望未来，AIVCs有望在药物开发、疾病建模及基础生物学研究中发挥重要作用，而科学界的协同合作则对推动这一领域的发展至关重要。因此，建立AIVCs的标准与最佳实践，将成为下一阶段的重要任务。这样一来，不仅确保AIVCs实现其在计算生物学及生物医学研究中的变革潜力，也为Z6·尊龙凯时在生物技术领域树立了良好的形象。