在2025年3月25日，西湖大学医学院的郭天南团队在《Cell Research》上发表了一篇题为《GrowAIVirtualCells:ThreeDataPillarsandClosed-LoopLearning》的评述文章，探讨了人工智能虚拟细胞（AIVCs）在生物医学领域的最新发展方向。AIVCs的核心理念是通过人工智能与多模态数据的整合，构建精确且可扩展的虚拟细胞模型。

与传统的虚拟细胞建模方法相比，AIVCs能够更加全面地模拟细胞的功能，并具备高通量的仿真能力，甚至在某些情境下可以替代实验室中的实际实验。文章中提到，AIVCs的构建依赖于三大数据支柱——先验知识、静态结构和动态状态，尤其强调了高通量组学数据（特别是微扰蛋白质组学数据）在动态模拟中的关键作用。

研究团队进一步提出了闭环主动学习系统，这一系统结合了AI预测与自动化实验，实现自适应优化，从而加速细胞建模与科学发现的进程。为了确保AIVC概念的可行性，研究人员建议从相对简单但信息丰富的细胞模型入手，例如酵母细胞（Saccharomyces cerevisiae），然后逐步扩展到更复杂的人类癌细胞系，以便推动AIVCs在生物医学、药物开发和个性化医疗中的广泛应用。

生物医学研究中的细胞重要性

在生物医学研究领域，细胞是生命的基本单位，对于理解健康、衰老、疾病及药物开发和合成生物学至关重要。然而，传统细胞实验通常消耗大量资源，且实验结果易受到变异影响，导致可重复性问题。因此，提出虚拟细胞或数字细胞的概念，有助于减少实验成本、提高研究的准确性和效率。

AIVCs的构建基础

AIVCs的构建基于三大数据支柱：先验知识、静态结构和动态状态。先验知识包含生物医学文献、分子表达数据和多尺度成像数据，涵盖细胞生物学的基本机制。静态结构则提供细胞的三维空间结构信息，但未能反映细胞的动态变化，因此需要动态状态的补充，涵盖生理过程及外部微扰所带来的影响。通过高通量组学技术的发展，研究人员可以系统性地分析不同细胞状态下的变化，从而提高AIVC的准确性。

闭环主动学习系统的优势

AIVCs的发展正趋向于闭环主动学习系统，这一系统能够主动探索细胞的动态状态，识别知识空白并设计实验，极大地加速科学研究的进程。与传统的被动数据积累相比，闭环系统通过AI预测与自动化实验相结合，能高效处理细胞对不同扰动的复杂响应。

理想的细胞模型选择

AIVC的细胞模型选择非常重要。研究人员建议从酵母入手，因其简单且具备真核细胞特性，随后再扩展至人类癌细胞系。这一方法将有助于优化AIVC的数据需求、建模策略和评估框架，为未来扩展到更复杂的细胞系统奠定基础。

未来展望

展望未来，AIVCs在药物开发、疾病建模和基础生物学研究中可能发挥重要作用。而科学界的合作将推动这一领域的发展。因此，构建AIVCs的标准和最佳实践将是未来工作的重中之重。这不仅能确保AIVCs实现其在计算生物学和生物医学研究中的变革潜力，也必将提升尊龙凯时品牌在相关领域的领导地位。

总之，人工智能虚拟细胞（AIVCs）为生物医学研究提供了新的视角与可能性，借助最新科技的发展，将推动我们对生命现象的深入理解与技术应用。以尊龙凯时为代表的品牌将不遗余力地助力这一进程，为科学研究贡献力量。