Cell：如何利用人工智能构建虚拟细胞？

Dots机构投资者社区 · 公众号 · · 2025-02-13 08:15

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本文转自微信公众号“生物世界”，作者：生物世界。

编译丨王聪

编辑丨王多鱼

排版丨水成文

细胞对于理解健康和疾病至关重要，但传统模型无法建模和模拟细胞的功能和行为。 人工智能 （AI）和组学的进展为创建 人工智能虚拟细胞 （AI virtual cell，AIVC）提供了突破性的机会，AIVC是一种基于多尺度、多模态的大神经网络模型，可以在不同状态下表示和模拟分子、细胞和组织的行为。

2024年12月12日， Cell 期刊发表了一篇题为： How to build the virtual cell with artificial intelligence: Priorities and opportunities 的展望文章，探讨了如何使用人工智能构建虚拟细胞，以及这一过程的优先事项和面临的机遇。

该展望为 人工智能虚拟细胞 （AIVC）的设计提供了一个愿景，并阐述了通过合作构建AIVC，将如何通过高保真模拟、加速发现和指导实验研究，从而改变生物学研究，为理解细胞功能和促进跨学科开放科学合作提供新机遇。

细胞是生命的基本单位，是一个极其复杂的实体，其特性和行为挑战了物理和计算建模的极限。每个细胞都是一个动态的和适应性的系统，复杂的行为产生于无数的分子相互作用。有些方面对于干扰是非常稳健的，例如敲除基因或用不同物种的同源基因进行替代。但有些方面又对看似微小的破坏很敏感，例如点突变或导致细胞功能障碍和疾病的外部因素。

为了了解细胞的功能，科学家们试图构建虚拟细胞（virtual cell）模型来模拟、预测和引导细胞行为。在此基础上，使用术语 虚拟细胞 来定义一个模拟细胞生物学功能和相互作用的计算模型。现有的细胞模型通常是基于规则的，结合了对潜在生物学机制的假设和从观察数据拟合的参数。它们通常依赖于明确定义的数学或计算方法，例如微分方程、随机模拟或基于智能体（Agent）的模型。它们的复杂性不同，涵盖了细胞生物学的不同定义方面，如转录和翻译、细胞骨架驱动的细胞行为、生化网络或代谢通量。

2012年，斯坦福大学的研究人员在 Cell 期刊发表论文【2】，开发了第一个全细胞计算模型，该模型代表了一个生物体（生殖支原体）已知的所有482个基因和分子功能。自这项开创性工作以来，研究人员已开发出了包括大肠杆菌在内的其他全基因组模型。

尽管这些模型在生物系统建模中被广泛使用，但迄今为止的方法仍然不能捕捉细菌和更复杂系统（例如人类细胞）的许多方面的操作。面临的挑战包括：

1、多尺度建模：细胞在从原子到分子再到细胞和组织的多个时空尺度上运行，通过从一个尺度到另一个尺度的非线性转换而产生功能特性。

2、过程的多样性：细胞功能包括众多相互作用的过程，例如基因调控、代谢途径和信号转导等。每一个过程都涉及大量的生物分子类型，在不同的和动态的配置和状态。

3、非线性动力学：大多数细胞过程是高度非线性的，输入的微小变化可以导致输出的复杂变化。

因此，尽管在模拟特定细胞过程方面取得了进展，但这些因素共同构成了构建虚拟细胞的实质性障碍。

如今，两项激动人心的科技革命—— 人工智能 和组学，使我们能够直接从数据中学习构建细胞模型。这两项突破为 人工智能虚拟细胞 （AIVC）的宏伟愿景提供了前所未有的机会，AIVC是一种基于多尺度、多模态、大型神经网络的模型，可以在不同状态下表示和模拟分子、细胞和组织的行为。

AIVC的能力

Cell：如何利用人工智能构建虚拟细胞？

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