研究背景与科学问题 - 细胞命运可塑性理论表明细胞命运并非单向不可逆，可通过逆分化和转分化改变路径 [2] - 细胞生物学领域长期追寻的核心科学问题是能否描绘并操控细胞命运地图，这对再生医学、肿瘤研究和药物研发具有深远影响 [2] CellNavi技术框架与原理 - CellNavi是一个人工智能框架，结合大规模单细胞转录组测序和CRISPR扰动实验数据，旨在绘制细胞状态地图并提供导航系统 [3][5] - 该框架包含细胞流形模型，利用上千万条单细胞转录组数据重建细胞状态地形图，使细胞间距离反映生物学特征相似性 [7] - 通过驱动基因预测器学习CRISPR扰动数据，预测驱动细胞状态转变的关键基因并按其驱动概率排序，标记决定细胞方向的关键"路口" [8] 技术性能与验证 - 在T细胞的CRISPR激活筛选中准确率显著超过传统算法，在双基因扰动等复杂情境中能稳定识别关键因子 [9] - 能够捕捉深层因果关系而非表面相关性，例如在神经退行性疾病模型中精准识别EIF2S1基因，尽管其表达量未显著上调 [9] - 即使未接受药物数据训练，也能推断药物对细胞状态的影响，发现17种HDAC抑制剂虽靶点相同但对下游通路选择性不同 [11] 行业影响与研究范式 - CellNavi代表了一种新的研究范式，借助深度学习从海量复杂数据中自动提炼规律，将零散信息整合成系统性知识 [12] - 该技术将抽象的发育景观转化为可操作的导航图，在发育生物学、免疫调控、疾病机制解析和药物靶点发现等领域可能发挥重要作用 [12] 未来发展方向 - 当前预测结果仍需实验验证，未来研究方向包括整合基因组学、空间组学和表观遗传学数据以提高模型准确性和可解释性 [13]