試想你在體驗(yàn)一款模擬細(xì)胞培養(yǎng)的游戲，可以借助游戲中的“百科全書”“3D建模器”“實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)”3個(gè)核心模塊和一間“自動(dòng)實(shí)驗(yàn)室”培養(yǎng)和優(yōu)化各種虛擬細(xì)胞。這樣的設(shè)計(jì)架構(gòu)，能否應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)的科研工作？
3月25日，西湖大學(xué)醫(yī)學(xué)院特聘研究員郭天南團(tuán)隊(duì)在國際期刊《細(xì)胞研究》發(fā)表評述文章，系統(tǒng)闡述了人工智能（AI）虛擬細(xì)胞的構(gòu)建方法與發(fā)展方向。該團(tuán)隊(duì)提出“3+1”方案，即整合先驗(yàn)知識、靜態(tài)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)狀態(tài)三大核心數(shù)據(jù)與閉環(huán)主動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，構(gòu)建了精確且可擴(kuò)展的AI虛擬細(xì)胞模型，將加速生物醫(yī)學(xué)研究與藥物開發(fā)進(jìn)程。
傳統(tǒng)的細(xì)胞實(shí)驗(yàn)通常需要消耗大量資源，且實(shí)驗(yàn)結(jié)果易受細(xì)胞變異影響。因此，科學(xué)家提出虛擬細(xì)胞的概念，以減少實(shí)驗(yàn)成本并提高研究的準(zhǔn)確性和效率。早期的虛擬細(xì)胞模型依賴低通量的生化實(shí)驗(yàn)，并使用微分方程或隨機(jī)模擬方法對特定的細(xì)胞過程建模。這一模型數(shù)據(jù)整合和動(dòng)態(tài)模擬能力有限，難以全面描述細(xì)胞的復(fù)雜性。隨著高通量生物技術(shù)和人工智能的發(fā)展，AI虛擬細(xì)胞成為一種新的研究方向。
郭天南團(tuán)隊(duì)提出，AI虛擬細(xì)胞的構(gòu)建，依賴三大數(shù)據(jù)支柱：先驗(yàn)知識包括生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、分子表達(dá)及成像數(shù)據(jù)，為模型提供基礎(chǔ)框架；靜態(tài)結(jié)構(gòu)基于冷凍電鏡、空間組學(xué)等技術(shù)構(gòu)建，能提供細(xì)胞的三維空間結(jié)構(gòu)信息；動(dòng)態(tài)狀態(tài)涵蓋生理過程及外部微擾帶來的影響，科研人員可依托高通量組學(xué)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)分析大量分子在不同細(xì)胞狀態(tài)下的變化，確保AI虛擬細(xì)胞的“活性”。
“三大數(shù)據(jù)支柱分別像模擬細(xì)胞游戲中的‘百科全書’‘3D建模’和‘實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)’，再結(jié)合AI算法，可為虛擬細(xì)胞的構(gòu)建提供必要基礎(chǔ)。”郭天南介紹，傳統(tǒng)構(gòu)建方法依賴被動(dòng)數(shù)據(jù)積累，團(tuán)隊(duì)提出的閉環(huán)主動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能自動(dòng)識別知識缺口、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、自動(dòng)化執(zhí)行擾動(dòng)，并實(shí)時(shí)優(yōu)化模型，其核心優(yōu)勢在于高效處理細(xì)胞對不同擾動(dòng)的復(fù)雜響應(yīng)。
為確保AI虛擬細(xì)胞概念的可行性，團(tuán)隊(duì)選擇以酵母作為初始研究對象。“因?yàn)榻湍附Y(jié)構(gòu)簡單又包含真核細(xì)胞結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)相對豐富，并已在生物學(xué)和藥物篩選領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。”郭天南說，降低門檻，從簡單模型入手，有助于優(yōu)化AI虛擬細(xì)胞的數(shù)據(jù)需求、建模策略和評估框架，為未來將研究擴(kuò)展到更復(fù)雜細(xì)胞系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。
該團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，AI虛擬細(xì)胞依賴AI驅(qū)動(dòng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)整合，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)來解析復(fù)雜數(shù)據(jù)，其有利于推動(dòng)系統(tǒng)生物學(xué)、個(gè)性化醫(yī)學(xué)和藥物研發(fā)等領(lǐng)域的發(fā)展，為細(xì)胞行為研究提供新視角。
試想你在體驗(yàn)一款模擬細(xì)胞培養(yǎng)的游戲，可以借助游戲中的“百科全書”“3D建模器”“實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)”3個(gè)核心模塊和一間“自動(dòng)實(shí)驗(yàn)室”培養(yǎng)和優(yōu)化各種虛擬細(xì)胞。這樣的設(shè)計(jì)架構(gòu)，能否應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)的科研工作？
3月25日，西湖大學(xué)醫(yī)學(xué)院特聘研究員郭天南團(tuán)隊(duì)在國際期刊《細(xì)胞研究》發(fā)表評述文章，系統(tǒng)闡述了人工智能（AI）虛擬細(xì)胞的構(gòu)建方法與發(fā)展方向。該團(tuán)隊(duì)提出“3+1”方案，即整合先驗(yàn)知識、靜態(tài)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)狀態(tài)三大核心數(shù)據(jù)與閉環(huán)主動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，構(gòu)建了精確且可擴(kuò)展的AI虛擬細(xì)胞模型，將加速生物醫(yī)學(xué)研究與藥物開發(fā)進(jìn)程。
傳統(tǒng)的細(xì)胞實(shí)驗(yàn)通常需要消耗大量資源，且實(shí)驗(yàn)結(jié)果易受細(xì)胞變異影響。因此，科學(xué)家提出虛擬細(xì)胞的概念，以減少實(shí)驗(yàn)成本并提高研究的準(zhǔn)確性和效率。早期的虛擬細(xì)胞模型依賴低通量的生化實(shí)驗(yàn)，并使用微分方程或隨機(jī)模擬方法對特定的細(xì)胞過程建模。這一模型數(shù)據(jù)整合和動(dòng)態(tài)模擬能力有限，難以全面描述細(xì)胞的復(fù)雜性。隨著高通量生物技術(shù)和人工智能的發(fā)展，AI虛擬細(xì)胞成為一種新的研究方向。
郭天南團(tuán)隊(duì)提出，AI虛擬細(xì)胞的構(gòu)建，依賴三大數(shù)據(jù)支柱：先驗(yàn)知識包括生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、分子表達(dá)及成像數(shù)據(jù)，為模型提供基礎(chǔ)框架；靜態(tài)結(jié)構(gòu)基于冷凍電鏡、空間組學(xué)等技術(shù)構(gòu)建，能提供細(xì)胞的三維空間結(jié)構(gòu)信息；動(dòng)態(tài)狀態(tài)涵蓋生理過程及外部微擾帶來的影響，科研人員可依托高通量組學(xué)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)分析大量分子在不同細(xì)胞狀態(tài)下的變化，確保AI虛擬細(xì)胞的“活性”。
“三大數(shù)據(jù)支柱分別像模擬細(xì)胞游戲中的‘百科全書’‘3D建模’和‘實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)’，再結(jié)合AI算法，可為虛擬細(xì)胞的構(gòu)建提供必要基礎(chǔ)。”郭天南介紹，傳統(tǒng)構(gòu)建方法依賴被動(dòng)數(shù)據(jù)積累，團(tuán)隊(duì)提出的閉環(huán)主動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能自動(dòng)識別知識缺口、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、自動(dòng)化執(zhí)行擾動(dòng)，并實(shí)時(shí)優(yōu)化模型，其核心優(yōu)勢在于高效處理細(xì)胞對不同擾動(dòng)的復(fù)雜響應(yīng)。
為確保AI虛擬細(xì)胞概念的可行性，團(tuán)隊(duì)選擇以酵母作為初始研究對象。“因?yàn)榻湍附Y(jié)構(gòu)簡單又包含真核細(xì)胞結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)相對豐富，并已在生物學(xué)和藥物篩選領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。”郭天南說，降低門檻，從簡單模型入手，有助于優(yōu)化AI虛擬細(xì)胞的數(shù)據(jù)需求、建模策略和評估框架，為未來將研究擴(kuò)展到更復(fù)雜細(xì)胞系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。
該團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，AI虛擬細(xì)胞依賴AI驅(qū)動(dòng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)整合，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)來解析復(fù)雜數(shù)據(jù)，其有利于推動(dòng)系統(tǒng)生物學(xué)、個(gè)性化醫(yī)學(xué)和藥物研發(fā)等領(lǐng)域的發(fā)展，為細(xì)胞行為研究提供新視角。
本文鏈接：http://jphkf.cn/news-2-1672-0.html“3+1”方案把細(xì)胞實(shí)驗(yàn)搬到AI虛擬世界
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