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编辑|萝卜皮
如果StephenQuake的计划得以实现，未来的生物学家将不再需要花费大量时间操作移液器。
「我们的目标是。」他说，「创造出计算工具，让细胞生物学从『90%依赖实验、10%依赖计算』转变为『90%依赖计算、10%依赖实验』。」
StephenQuake是ChanZuckerbergInitiative（CZI）的科学主管，也是领导创建虚拟细胞项目的研究人员之一。
这些虚拟细胞基于人工智能（AI）模型，可以生成目前需要数周湿实验才能获得的信息，例如肿瘤细胞对特定药物的反应。
「这将成为了解疾病根源的非常有力的工具。」Quake说，他设想科学家将主要使用实验来验证虚拟细胞的预测。
创建虚拟细胞的研究尚处于起步阶段，但这个想法已引起全球学术界和工业界实验室的浓厚兴趣。CZI是一家开发开放数据集和工具的非营利组织，计划在未来十年投入数亿美元用于创建虚拟细胞。
谷歌DeepMind首席执行官DemisHassabis今年早些时候表示，他们公司也有一个虚拟细胞项目。
「这是一项艰巨的任务。」瑞典索尔纳国家研究机构生命科学实验室的分子生物学家JanEllenberg说道。他也是该实验室虚拟细胞模型AlphaCell的联合负责人，该模型将于2026年启动。「现在能够实现的，也是现在需要做的，就是启动首批开创性的项目，证明这种方法在原则上是可行的。」
但一些科学家表示，尽管虚拟细胞的开发是生物学的一个重要的长期目标，但目前炒作居多，并没有很多具体的成果或明确的途径。
「它主要被用作一种号召和融资机制，而且效果显著。」加州斯坦福大学的计算生物学家AnshulKundaje说道，「投资者正在向这个领域投入巨额资金。」
机器中的错误
几十年来，生物学家一直在使用计算机模拟细胞行为。
2012年，科学家们创建了第一个完整细胞的计算模型，捕捉了生殖支原体（Mycoplasmagenitalium）细菌的内部运作，该细菌仅有525个基因。
但这些早期的研究「往往试图真正建立一个完整的细胞机械模型」，加州帕洛阿尔托Arc研究所的计算生物学家SilvanaKonermann说。
相比之下，目前开发虚拟细胞的研究得益于人工智能的进步，使科学家能够开发复杂的数据表示形式。「构建能够从数据中学习的模型具有革命性，」Quake说。
早期的虚拟细胞模型主要集中于一种类型的数据：对单个细胞中所有信使RNA分子进行测序的实验数据，相当于基因活动的目录和细胞当前状态的快照。
这些数据构成了绘制人类和其他生物体不同细胞类型的「图谱」的基础，揭示了未被充分重视的多样性。研究人员正在大量生成「单细胞测序」数据集，为他们的虚拟细胞模型提供支持。CZI计划发布10亿个细胞的测序数据（从而扩展其超过1亿个细胞的数据库）。今年2月，Arc发布了1亿个接受数百种药物治疗的癌细胞的测序数据。
Arc研究所的系统生物学家HaniGoodarzi表示，单细胞测序数据很有重大意义，因为它可以使生物学模型像大型语言模型一样进行数据生成。
竞争性细胞制造
研究人员已开始利用这些数据开发单细胞人工智能模型。Arc研究所本周发布了一个名为「State」的模型，这是该研究所的首个虚拟细胞模型。该研究所还发起了一项奖金17. 5万美元的虚拟细胞竞赛，挑战研究人员使用此类模型预测人类干细胞如何应对基因改变。
许多研究人员表示，这些模型的预测能力和能力尚不足以得出有应用价值的结论。「它们败得很惨。」Kundaje说道，一些单细胞模型正试图用新的数据集进行基准测试。
有些科学家表示，虚拟细胞需要整合其他形式的数据，例如光学显微镜和电子显微镜图像，这些数据可以展示不同细胞成分如何相互作用，以及细胞如何随时间变化。「我们需要超越单细胞测序数据。」Ellenberg说。
开发虚拟细胞的挑战之一在于，这个概念对不同的人有不同的理解。「我认为虚拟细胞并没有一个明确的定义。」CZI10亿细胞项目负责人JonahCool说道。
哈佛医学院细胞生物学家TimMitchison在参加CZI研讨会时就清楚地认识到了这一点。研讨会旨在规划构建虚拟细胞的路径，他表示与会者之间几乎没有达成共识。
「我对前景更加乐观。」Mitchison说。虽然如此，他认为在不久的将来，真正有用的针对单个细胞类型（例如心肌细胞或肠道类器官）或基因调控等功能的人工智能模型是可以实现的。
Quake承认，他想要将细胞生物学家从实验室解放出来的愿景，需要很长一段时间才能实现。幸运的是，我们还有充足的时间去实现。
「生物学家们还没准备好，同样，这些模型也没为生物学家做好准备。」Quake说。
相关内容：https ://www. nature.com/articles/d41586-025-02011-0
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