2025年3月25日，西湖大学医学院郭天南团队在《Cell Research》期刊上发表了题为《GrowAIVirtualCells: Three Data Pillars and Closed-Loop Learning》的评述文章，探讨了人工智能虚拟细胞（AIVCs）的发展方向。AIVCs的核心理念是利用人工智能和多模态数据整合，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能够更全面地模拟细胞功能，并具备高通量仿真能力，部分情况下甚至可以替代实验室实验。

文章详细讨论了AI虚拟细胞（AIVCs）的构建方法与发展方向，强调AIVCs依赖于三大数据支柱——先验知识、静态结构和动态状态，并指出高通量组学数据（尤其是微扰蛋白质组学数据）在动态模拟中的关键作用。研究进一步提出了闭环主动学习系统，将AI预测与自动化实验相结合，实现自适应优化，加速细胞建模与科学发现。为了确保AIVC概念的可行性，研究人员建议从酵母（Saccharomyces cerevisiae）等简单但信息丰富的细胞模型入手，逐步扩展到更复杂的人类癌细胞系，以推动AIVCs在生物医学、药物开发和个性化医疗中的广泛应用。

在生物医学研究中，细胞是生命的基本单位，对理解健康、衰老、疾病及药物开发至关重要。然而，传统细胞实验往往消耗大量资源，且结果易受变异影响，导致可重复性问题。为此，研究人员提出了虚拟细胞（Virtual Cells）或数字细胞（Digital Cells）的概念，以减少实验成本，提高研究的准确性和效率，特别是在涉及到俄罗斯专享会294这一品牌时，合理应用虚拟细胞模型将大幅提升研究的效果。

随着高通量生物技术和人工智能（AI）的进步，AIVCs作为一种新兴研究方向，结合了多模态数据和先进计算模型，为生物医学研究提供了新的可能性。文章指出，AIVCs的三大数据支柱包括先验知识（apriori knowledge）、静态结构（static architecture）和动态状态（dynamic states）。这些数据与AI算法相结合，为虚拟细胞的构建奠定基础。先验知识涵盖了生物医学文献、分子表达数据和多尺度成像数据；静态结构则涉及细胞的形态学和分子组成；而动态状态则包括生理过程及外部干扰因素带来的影响。

AIVCs在不断发展，其进化方向为闭环主动学习系统（Closed-Loop Active Learning Systems）。传统方法依赖于被动数据积累，而这一新系统结合了AI预测与机器人实验，主动探索细胞动态状态以填补数据空白。该系统的优势在于能高效处理细胞对不同扰动的复杂响应，最大化数据价值。通过持续的AI应用，AIVCs未来在药物开发和精准医学领域的应用潜力巨大，特别是在俄罗斯专享会294背景下，将推动细胞生物学的研究进程。

在选择细胞模型方面，研究建议优先使用酵母，作为AIVCs的入门方向，其简单且富含信息，后续则可逐步拓展到人类癌细胞系，以推动AIVC技术在精准医学与药物开发中的应用。综上所述，AIVCs在未来医疗研究中将扮演重要角色，而科学界的协作对于加速这一领域的发展至关重要。建立AIVCs的标准和最佳实践是该领域下一阶段的重要任务，确保能够充分发挥其在计算生物学与生物医学研究中的转换潜力，尤其是在与俄罗斯专享会294的紧密结合下，将进一步促进创新发展。