虚拟细胞的定义与核心价值 - 虚拟细胞是将生物学细胞的功能和行为通过AI建模并数字化的工具，旨在模拟细胞在不同环境下的变化[6] - 其核心目标是深入理解细胞的生物学原理，特别是癌细胞与正常细胞的系统性差异，而不仅仅是基因突变[8] - 该技术能够预测药物对细胞的影响、优化药物组合筛选过程，并推动合成生物学发展，设计全新的生物学通路[8][9] 虚拟细胞的技术基础与挑战 - 虚拟细胞的可行性基于算法、算力和数据三方面的突破，尤其是单细胞测序技术提供了亿级别的精准细胞表征数据[27][28] - 当前模型主要基于单一维度信息（如转录组），缺乏系统性多组学数据，导致模型可解释性较弱且无法充分捕捉细胞复杂性[31][37] - 实现虚拟细胞面临三大数据挑战：数据量不足（公共单细胞数据约2亿个细胞）、数据维度不足、数据专属性不足[41][43] 行业竞争格局与发展模式 - 科技巨头（如DeepMind、NVIDIA）凭借计算资源和算法优势，致力于构建通用型基础虚拟细胞模型[14][19] - 传统制药公司更关注针对特定疾病或药物管线的专用模型，以实现精准模拟和预测[19][36] - 未来行业将呈现竞争与合作并存态势，大厂与药企共同推动生物医学领域发展[15][19] 虚拟细胞的应用前景 - 主要应用场景集中在药物发现、合成生物学和细胞基因治疗三大领域，能显著加速研发进程并处理复杂网络效应[39][40] - 在药物研发中，虚拟筛选可替代部分高通量实验，快速生成候选分子并进行大规模验证[35][36] - 预计未来五年内，AI和虚拟细胞工具将成为药物开发的主流平台，可能带来突破性的新药发现[48] 数据需求与基础设施 - 构建有价值的专属疾病模型需要千万到亿级别的单细胞数据，且需包含药物扰动等处理信息[43][44] - 行业正从低通量（一次1万个细胞）向超高通量单细胞多组学测序技术演进，以支持千万级别细胞数据的生成[45][46] - 数据正成为虚拟细胞领域的核心资产，部分公司已开始生成10亿级别的专属数据并授权给药企使用[44]