人工智能虚拟细胞（AIVC）概述 - 细胞作为生命基本单位，其复杂性对物理和计算模型构成挑战，科学家正构建虚拟细胞模型以模拟、预测和引导细胞行为[2] - AI与组学技术革命使直接从数据学习构建细胞模型成为可能，催生多尺度、多模态的AIVC模型，可表征分子、细胞和组织行为[3] - 全球多个团队竞相开发AI细胞模型，包括CZI、DeepMind、瑞典国家生命科学实验室等机构[4][10] 行业动态与投入 - CZI计划未来十年投入数亿美元创建虚拟细胞，DeepMind推进虚拟细胞项目，瑞典计划2026年启动"Alpha Cell"项目[10] - Xaira Therapeutics发布800万细胞的单细胞扰动测序数据集X-Atlas/Orion，Arc研究所推出虚拟细胞模型STATE[10] - Arc研究所发起虚拟细胞挑战赛，冠军奖励10万美元，旨在预测干细胞对基因干扰的反应[16] 技术进展与数据规模 - 早期虚拟细胞依赖单细胞转录组测序数据，当前CZI计划发布10亿细胞测序数据，Arc发布1亿药物处理癌细胞数据[16] - 单细胞测序数据规模达数百亿数据点，接近大语言模型训练量级，但现有模型预测能力有限且泛化性不足[16] - 研究人员呼吁整合显微镜图像等多元数据，以捕捉细胞组分相互作用和动态变化[17] 行业争议与挑战 - 部分科学家认为虚拟细胞领域存在炒作，缺乏具体成果和明确成功路径，但投资机构仍在加大资金投入[11] - 虚拟细胞定义尚未统一，学术界对模型标准未达成共识，影响研发方向一致性[18] - 早期机械模型如2012年生殖支原体模拟（525个基因）与当前AI驱动模型存在方法论差异[12][15] 应用前景 - 目标将细胞生物学研究模式从"90%实验+10%计算"逆转为"90%计算+10%实验"，加速疾病机制研究[7] - 虚拟细胞可作为强大计算工具预测疾病机制，但模型成熟度与生物学家接受度仍需时间磨合[19]