AI模拟细胞，走向全新虚拟生命，斯坦福团队呼吁是时候走出全新的一步了

原标题：AI模拟细胞，走向全新虚拟生命，斯坦福团队呼吁是时候走出全新的一步了
文章来源：人工智能学家
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AI虚拟细胞（AIVC）的：生物学研究的新纪元

本文概述了斯坦福大学研究人员在《Cell》杂志上发表的关于利用人工智能构建AI虚拟细胞（AIVC）的论文。该论文认为，AIVC的创建将开启生物学高保真模拟的新时代，并极大地促进生物医学研究。

1. AIVC的意义与潜力

细胞的复杂性和动态性一直是生物学研究的巨大挑战。AIVC通过直接从数据中学习，超越了以往基于规则的细胞模型的局限性，能够发现复杂生物系统的新兴特性。其构建基于指数级增长的测量技术吞吐量和AI的并发进步，能够从大型数据集学习模式和过程，无需明确的规则或人工注释。AIVC将实现快节奏的计算机研究，并促进计算方法和验证性湿实验室实验之间的有效衔接，从而加速生物医学研究。

2. AIVC的构建方法与技术

AIVC的构建将利用多种AI技术，包括：扩散模型、流匹配方法以及大型语言模型（LLM）。扩散模型和流匹配模型能够有效处理生物系统的高维复杂数据，而LLM则适用于模拟DNA、RNA和蛋白质等分子序列数据。此外，transformer和卷积神经网络（CNN）等模型也将被用于建模细胞状态、细胞器和无膜隔室等。

AIVC模型将是一个多尺度基础模型，在每个物理尺度上学习生物实体的不同表示，并实现新数据的无缝整合。其起点是模拟中心法则的三种类型的分子：DNA、RNA和蛋白质。

3. AIVC面临的挑战

AIVC的开发面临诸多挑战：生物学的复杂性要求模型在不同尺度、环境和测量模式下保持一致；模型的有效性需要通过可操作的模型输出和经济高效的验证实验来评估；需要跨学科合作和反映人类多样性的大型数据集；数据收集和模式选择需要兼顾生物学的广度和深度；以及需要解决道德、透明度和数据污染等问题。

4. AIVC的未来展望

AIVC有潜力彻底改变科学过程，在生物医学研究、个性化医学、药物发现、细胞工程和可编程生物学等领域取得突破。作为虚拟实验室，它可以促进模拟实验数据与现实实验结果的无缝衔接。研究人员倡导开放科学方法，鼓励各部门和领域利益相关者参与AIVC的开发，共同推动科学发展。

5. 总结

AI虚拟细胞的创建代表着生物学研究方法的重大变革。虽然挑战依然存在，但其潜力巨大，有望推动生物医学领域取得突破性进展。 开放科学和跨学科合作将是AIVC成功开发的关键。

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