AI虚拟细胞（AIVCs）赋能生命科学：三大数据支柱与闭环学习破解传统实验困局
想象一下
如果你是一位研究癌症的科学家，想测试一种新药物对癌细胞的影响：你需要培养大量细胞，精确控制温度、湿度和营养，反复调整药物浓度，等待数天才能看到结果。
可更让人头疼的是，哪怕步骤完全一样，下次实验的结果可能还是天差地别——就像同一份食谱，不同次烹饪却总做出不同味道的菜。
这就是传统细胞实验的核心困境：资源密集、重复性差，不仅拖慢了药物研发和疾病研究的脚步，还让很多重要发现难以验证。
更棘手的是，我们对细胞这个“生命基本单位”的理解始终存在局限。
过去20多年里，科学家们尝试用“虚拟细胞”（数字模拟的细胞模型）解决这个问题，比如为简单的支原体、大肠杆菌构建数学模型。
但这些早期模型更像“静态的细胞说明书”——只依赖已知的生物学知识（比如基因序列），缺少数细胞真实动态变化（比如药物刺激下的蛋白质反应）和精细结构（比如细胞器的空间位置）的数据，根本无法模拟活细胞的复杂行为。
直到AI虚拟细胞（Artificial Intelligence Virtual Cells, AIVCs）的出现，这个困局终于有了破局点。
这种结合了人工智能与多模态生物数据的新技术，不再是“死的说明书”，而是能像真实细胞一样“生长、反应”的数字实体。
它不仅能大幅减少实体实验的成本，还能帮我们看到过去看不到的细胞内部规律——真正让细胞研究从“试错摸索”走向“精准预测”。
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一、拆解AIVCs的“成长密码”：三大数据支柱+闭环学习
AIVCs之所以能突破传统模型的局限，核心在于它走了一条“多数据融合+主动学习”的新路。
你可以把构建AIVCs想象成“养一盆数字植物”：要让它活起来，不仅需要知道“植物的基本特性”（先验知识），还要有“植物的根系结构图纸”（静态架构），更得观察“植物在浇水、施肥时的生长变化”（动态状态）；
而闭环学习，就是不断根据植物的生长情况调整养护方案，让它越来越贴近真实。
第一支柱：先验知识
先验知识不是某一个实验的数据，而是科学家们几十年积累的“细胞知识库”：从学术论文里的研究结论，到数据库里的基因序列、蛋白质功能数据，再到从器官到分子的多尺度图像。
这些信息就像一本厚厚的“植物百科全书”，告诉我们“细胞有哪些部件”“这些部件通常做什么”。
比如，我们早就知道酵母细胞有细胞核、线粒体，也知道它在缺乏葡萄糖时会启动特定的代谢通路——这些都是先验知识的一部分。
不过，这本“百科全书”有个缺点：信息是碎片化的，不同细胞类型（比如酵母和人类癌细胞）的知识混在一起，没法直接用来搭建某个特定细胞的模型。
但它是AIVCs的“基础养分”——没有这些已知规律，AI就成了“无米之炊”。
第二支柱：静态架构
如果说先验知识是“文字描述”，静态架构就是“高清3D模型”。
它要回答一个关键问题：细胞的部件在空间上是怎么排列的？
为了拿到这份“解剖图”，科学家会用到一系列高精尖技术：用冷冻电镜（cryo-EM）看清分子级别的蛋白质结构，用超分辨荧光成像“拍”出细胞器的位置，用空间组学技术分析不同区域的基因表达——甚至会用“组织扩张技术”把细胞“放大”，让细微结构更清晰。
比如，通过这些技术，我们能精确知道酵母细胞里，线粒体大多分布在细胞膜附近，而核糖体主要集中在细胞质中。
这份“3D解剖图”的价值在于：它让AIVCs不再是“平面的部件列表”，而是有空间结构的“立体细胞”。
比如，当模拟药物作用时，AI能知道“药物分子需要先穿过细胞膜，再到达线粒体”——这种空间信息对预测药物效果至关重要。
第三支柱：动态状态
静态架构是“细胞的样子”，动态状态就是“细胞的行为”。
它记录的是：细胞在不同条件下会发生什么变化？
这些变化包括自然过程（比如细胞衰老、分裂），也包括人为干预（比如加药物、敲除某个基因）。
过去，我们只能一次观察一两个分子的变化（比如“药物处理后，某个蛋白质的量增加了”）；现在，高通量组学技术能同时监测数千个分子——比如转录组学看基因表达变化，蛋白质组学看蛋白质的增减和修饰，代谢组学看小分子代谢物的波动。
其中，“扰动蛋白质组学（perturbation proteomics）”尤为关键。蛋白质是细胞的“执行者”——药物作用、基因变化最终都会反映在蛋白质上。
比如，科学家给酵母细胞加一种抗癌候选药物后，通过蛋白质组学发现，细胞内与DNA修复相关的蛋白质数量大幅增加——这说明药物可能损伤了DNA，细胞在启动修复机制。
这些动态数据，正是让AIVCs“活起来”的关键：它能模拟细胞在不同刺激下的反应，而不是停留在“静态的样子”。
闭环主动学习：让数字细胞“自主成长”
有了三大数据支柱，AIVCs还需要一个“成长机制”——闭环主动学习。
这是AIVCs最核心的创新，相当于给“数字植物”加了一个“智能养护系统”。
它的工作流程就像一个“科学家-AI-机器人”的协作循环：
- AI找缺口：AI先分析已有的三大数据，找出“知识盲区”——比如“酵母细胞在高浓度酒精下，蛋白质变化的数据不足”；
- 机器人做实验：自动化机器人根据AI的提示，设计并执行实验——比如用不同浓度的酒精处理酵母细胞，采集蛋白质组数据；
- 数据反馈优化：实验结果反馈给AI，AI更新AIVCs模型，让它对“酒精刺激”的模拟更准确；
- 循环迭代：重复以上步骤，直到模型对某个场景的预测足够精准。
这种闭环的优势在于“效率”：传统实验中，科学家可能需要几年才能填补一个知识缺口；而闭环系统靠AI指导和机器人执行，几周就能完成同样的工作。
比如，社论中提到的一项试点研究，通过整合扰动蛋白质组数据和AI，AIVCs能准确预测药物效果和协同组合——这要是靠传统实验筛选，可能需要消耗数百倍的时间和细胞样本。
二、从实验室到应用：AIVCs的“试金石”案例
酵母细胞（S. cerevisiae）——AIVCs的“第一个学生”
为什么选酵母？它就像生物研究中的“小白鼠”，有三个不可替代的优势：
- 简单但有代表性：酵母是真核生物，有和人类细胞类似的细胞器（如细胞核、线粒体），但基因组小（只有约6000个基因，人类有2万多个），结构相对简单，适合“练手”；
- 数据丰富：科学家研究酵母几十年，积累了大量先验知识、静态结构数据，还有不少扰动实验结果（比如不同营养条件、药物处理下的变化）；
- 应用场景广：酵母不仅用于基础研究，还在合成生物学（比如生产药物成分）、药物筛选（比如测试抗真菌药物）中常用，AIVCs模型能直接落地。
目前，基于酵母的AIVCs已经能做到：模拟不同碳源（比如葡萄糖、蔗糖）下的代谢变化，预测某个基因敲除后细胞的生长速度。
更重要的是，通过闭环学习，科学家发现了过去忽略的细节——比如酵母在低氧环境下，线粒体中的蛋白质修饰会发生“连锁反应”，而这种反应在之前的实验中从未被完整观察到。
这证明AIVCs不仅能“复现已知”，还能“发现未知”。
三、不止于“模拟”：AIVCs将如何改变生命科学？
AIVCs的价值远不止“替代部分细胞实验”，它正在重塑我们研究生命的方式，带来三个维度的变革：
让“存量数据”活起来——破解“数据孤岛”难题
过去几十年，生物学家积累了海量数据：实验室的实验记录、数据库里的组学数据、文献中的图像……但这些数据大多是“孤岛”，比如某篇论文的蛋白质数据和另一篇的结构数据从未结合过。
AIVCs的三大支柱，恰好能把这些“零散的拼图”整合起来——先验知识提供框架，静态架构补充空间信息，动态状态连接变化规律。
比如，人类蛋白质图谱（Human Protein Atlas）中的抗体数据，结合空间 proteomics 的分子分布数据，能让AIVCs更精准地模拟人类细胞的蛋白质定位。
推动精准医疗——“为每个患者定制虚拟细胞”
未来，AIVCs可能成为精准医疗的“核心工具”。
比如，医生可以从癌症患者身上取少量癌细胞，构建患者专属的AIVCs模型，然后用这个模型测试不同药物、不同剂量的效果，找到最适合该患者的治疗方案——这就是“虚拟临床试验”。
目前，基于HeLa细胞（一种常用的人类癌细胞系）的AIVCs已经在探索这个方向，未来几年有望进入临床前研究。
解锁“无法实验”的场景——探索生命的“盲区”
有些细胞实验，要么技术上做不到，要么伦理上不允许——比如直接研究人类神经细胞的衰老过程（需要几十年时间），或者测试某种药物对胎儿细胞的影响。
AIVCs能突破这些限制：通过整合现有数据，模拟神经细胞在几十年中的动态变化，预测药物对胎儿细胞的潜在影响。
这让我们能探索过去“不敢想、做不到”的生命奥秘。
结语：数字“细胞花园”的未来
回到开篇的烹饪类比：如果传统细胞实验是“靠经验摸索的家常菜”，AIVCs就是“有精准配方和智能调控的现代厨房”——它不仅能稳定做出“好菜”（重复实验结果），还能根据“食客口味”（研究需求）调整配方（模拟不同场景），甚至创造新的“菜品”（发现未知规律）。
当然，AIVCs还有很长的路要走：比如构建人类复杂细胞（如神经细胞、免疫细胞）的模型，还需要更多动态数据；闭环学习的自动化程度，也需要进一步提升。
但不可否认的是，它已经打开了一扇新的大门——让我们用数字方式“养育”细胞，用AI解读生命的语言。
正如那盆从酵母开始的“数字植物”，AIVCs的成长，终将改变我们理解健康、对抗疾病的方式。
而这一切的起点，就是那三大数据支柱和闭环学习的“成长密码”——它们不仅是技术的突破，更是我们探索生命的新思维。
参考资料
本文核心内容基于《Cell Research》2025年社论《Grow AI virtual cells: three data pillars and closed-loop learning》（DOI: 10.1038/s41422-025-01101-y），作者团队来自西湖大学生命科学学院、医学蛋白质组学国家重点实验室，为AIVCs的技术框架提供了核心理论支撑。