AI 的下一个前沿：模拟生命本身

此项技术的发展历经多个阶段：

• 17 世纪以来，显微镜让我们第一次观察到“细胞”；之后不断推动对细胞结构、功能的理解，比如发现细胞核、发明电子显微镜、揭示 DNA 双螺旋结构等。

• 进入 21 世纪后，人们开始用数学方程和代码试图模拟细胞模型——比如模拟细菌的整个生命周期。如今，更先进的 AI 技术（如大型语言模型、transformer 架构）正在被用来捕捉更复杂的生物学关系。

实现这一愿景的契机主要来自以下三方面：

• 数据的海量积累：各种测序技术、显微成像、单细胞多组学等方法，让我们掌握了前所未有的大规模生物学数据。

• AI 算力与算法突破：AlphaFold 模型对蛋白质结构预测的成功表明，通过 AI 可以辅助解决关键生物难题；这为虚拟细胞的发展打下坚实基础。

• 跨领域协作与平台建设：像 Chan Zuckerberg Initiative（CZI）这样的机构正在构建开放数据平台，让学术界、企业界齐聚一堂，共同推进模型训练与验证。

• Foundation 模型构建：研究者尝试开发能预测 DNA、RNA、蛋白质等的通用模型——类似语言模型在 AI 中的地位，未来它们可能成为生物学领域的“一体化语言”。

• 专家质疑与理性讨论：并非所有人都看好这种“一体化”的方法。约翰斯·霍普金斯大学的 Salzberg 指出，通用模型可能比不上专用于蛋白质折叠的 AlphaFold，更缺乏针对特定问题的精准性。

• 赛博智能代理系统（CellForge）：2025 年 8 月的一项重大突破中，研究团队提出了 CellForge——一个能自主从原始单细胞多组学数据与任务说明中，生成建模策略与训练代码的多智能体系统，用于模拟虚拟细胞。实际测试表明，该系统在预测基因扰动、药物处理与细胞刺激等方面表现优异。

• 虽然已有多样化数据来源（基因组、蛋白质、显微图像等），但仍缺乏能够动态模拟细胞如何随时间变化的数据，这对模拟扰动响应至关重要。

• 不同模型的整合仍是难题 ：怎样把 DNA/RNA/蛋白质/细胞行为模型拼接成完整、协调运作的虚拟细胞？这需要跨学科合作与设计标准—同时也考验着可解释性与模型验证策略。

• 如果实现，虚拟细胞可用于药物筛选、突变效应预测、个性化治疗方案测试，大幅加速实验节奏、提高成功率。

• 另一个重大前瞻是建立类似 AlphaFold 在蛋白领域的“foundation model”，但面向更高层次的生命系统——这或将彻底颠覆医学研究逻辑，让发现更多由计算主导，人类更专注验证。

• 同时，围绕模型的伦理、安全与可解释性必须同步推进。毕竟，生物模拟的误差直接关系患者安全。

https://www.freethink.com/artificial-intelligence/virtual-cells