随着人工智能（AI）和组学技术的发展，构建 AI 虚拟细胞（AIVC）成为可能，这是一种基于多尺度、多模态、大神经网络的模型，能够模拟分子、细胞和组织在不同状态下的行为，为生物学研究带来新的机遇。这篇发表于《Cell》的论文主要讨论了构建 AIVC 的相关问题，包括其定义、功能、构建方法、数据需求、模型评估、可解释性以及开放合作的重要性等。
AIVC 的定义与功能
通用表示（UR）：AIVC 能够整合跨物种、模态、数据集和上下文的生物数据，形成通用表示空间，有助于深入了解生物状态，预测新状态，为细胞工程和合成生物学提供支持。
预测细胞行为与理解机制：通过训练多源数据集，AIVC 可模拟细胞对各种信号的响应，预测细胞状态变化，揭示分子机制，减少假设空间，辅助实验验证。
虚拟实验与数据引导：AIVC 可进行虚拟实验，模拟难以在实验室进行的实验，筛选扰动因素，指导数据生成，优化实验设计，加速对生物学的理解。
构建 AIVC 的方法
多尺度基础模型：AIVC 由多个相互关联的基础模型组成，包括分子、细胞和多细胞尺度的表示，通过虚拟仪器（VIs）操作这些表示，实现对细胞生物学的模拟。
数据整合与表示学习：整合不同模态的数据，如基因组、转录组、蛋白质组和成像数据，利用神经网络将其转化为有意义的嵌入表示，保留生物实体间的关系。
模型架构与技术应用：运用多种 AI 技术，如 Transformer、CNN、扩散模型和 GNN 等，构建不同尺度的模型，捕捉生物系统的复杂性，实现细胞行为的预测和模拟。
数据需求与模型评估
数据需求：构建 AIVC 需要广泛的数据，包括不同物种、领域和模态的数据，同时兼顾数据的多样性、质量和时空尺度，以捕捉生物系统的异质性和动态变化。
模型评估：建立全面的基准测试框架，评估 AIVC 的泛化能力、新生物学发现能力，考虑模型在不同环境和任务中的表现，以及对分布外数据的处理能力。
可解释性与交互性
可解释性：尽管 AIVC 可能无法构建完全机制性的模型，但应努力提高其可解释性，通过揭示多尺度相互作用，为治疗干预提供依据，生成机制性假设，推动对模型预测的理解和验证。
交互性：构建交互式层，利用 AI 代理（如基于大语言模型的虚拟研究助手），为不同专业水平的研究人员提供直观的界面，帮助他们有效理解和利用 AIVC 的预测结果。
开放合作的重要性
数据资源与标准：开放数据资源和制定数据标准是关键，确保数据的多样性和质量，反映人类的生物多样性，同时保护个人隐私，为 AIVC 的训练和应用提供坚实基础。
协作平台与验证策略：建立协作平台，促进细胞建模的合作与共享，共同开发和改进 AIVC 模型；制定统一的验证策略，确保模型的生物学准确性和实用性，加速研究进展，连接全球科研力量。
前景与展望
科学过程变革：AIVC 有望彻底改变科学研究过程，通过虚拟模拟为生物医学研究、个性化医疗、药物发现、细胞工程和可编程生物学带来突破，促进对生物过程的统一理解。
跨领域融合与创新：AIVC 将计算机科学、AI 技术与生物学相结合，使科学家能够将细胞视为信息处理系统，推动对细胞和分子系统的编程与设计，加速合成生物学的发展。
开放科学推动进步：倡导开放科学理念，鼓励数据、模型和基准的共享，营造持续改进的科研环境，促进跨领域合作，开启科学探索与理解的新时代，有望解开细胞的诸多奥秘。
以上，同时附上原文论文，请阅读原文。
有什么想法欢迎评论区留言讨论！
人工智能驱动的合成生物途径设计工具：
人工智能驱动的酶挖掘和优化设计工具：
