Cell前瞻观点：如何用人工智能构建虚拟细胞？
Cell前瞻观点：如何用人工智能构建虚拟细胞？
近日，来自斯坦福大学、基因泰克等机构的研究人员在Cell期刊发表了一篇题为《如何用人工智能构建虚拟细胞：机遇和挑战》的观点文章。文章详细阐述了虚拟细胞的概念、功能以及实现AI虚拟细胞（AIVC）的广泛前景，为生物信息领域的研究提供了新的思路和方向。
过去几十年间，生物学领域已经建立了从人类基因组计划到人类细胞图谱等一系列里程碑式的参考数据集。这些项目不仅提供了海量的训练数据，更重要的是催生了一个新的科学探索范式：通过虚拟模拟来研究细胞生物学。而AIVC这个前瞻概念的提出正是顺应了虚拟模拟这一研究范式。
什么是AI虚拟细胞？
AIVC类似于生物细胞，在不同物理尺度上模拟细胞生物学，包括分子、细胞和多细胞尺度。在物理维度上，AIVC可以模拟单个分子的状态和相互作用，也可以模拟细胞之间的相互作用以及它们如何通信并形成复杂组织。每个尺度都依赖于从多模态数据中学习到的通用表示，并整合了前一个尺度的通用表示。
在这个模型基础上，为了捕捉物理细胞、其组件或集合的行为和动态，AIVC由虚拟仪器（Virtual Instrument）组成。例如，在细胞尺度上，操纵器虚拟仪器通过学习通用表示中的转换来模拟细胞状态如何随着细胞分裂、迁移、从祖细胞状态发展或对扰动做出反应而改变。解码器虚拟仪器允许解码细胞通用表示，例如理解表型特性。
AIVC的主要功能
AIVC主要有三个层面的功能：
通用表示（UR）：AIVC将生物数据映射到通用表示（UR）空间，促进对共享状态的洞察，并作为综合参考。这些UR应整合三个物理尺度——分子、细胞和多细胞——并容纳来自任何相关模态和上下文的贡献。
预测细胞行为和理解机制：AIVC将通过训练广泛的快照、时间分辨的非干预性和干预性数据集，开发出对自然或工程信号下发生的分子、细胞和组织动态的理解。AIVC应能够预测未在实验室中测试过的扰动响应，同时考虑细胞上下文中的特定特征。
体外实验和指导数据生成：AIVC应能够通过虚拟仪器（VIs）进行查询，模拟在体外难以培养的细胞类型的实验或模拟低成本测量的高通量读数。虚拟实验可用于筛选大量可能的扰动剂，其规模在实验室中是不可能的。
AIVC面临的挑战
能力定义与评估体系：需要明确界定AIVC应该具备的核心能力，并建立相应的评估标准。这个评估体系不仅要衡量模型的整体性能，更要验证其解决具体生物学问题的能力。
跨维度自洽性：生物系统的复杂性体现在多个维度，包括不同的尺度（从分子到组织）、不同的环境背景和不同的测量方式。AIVC必须确保其在这些维度上的预测保持一致性。
可解释性与实用性的平衡：深度学习模型通常面临性能与可解释性之间的权衡。AIVC需要在保证预测准确性的同时，通过因果推理等方法提升模型的可解释性。
协作框架的构建：AIVC的开发需要生物学、计算机科学等多个领域的协同努力。需要建立开放的研究平台，促进模型的协作开发和广泛应用。
普惠性与负责任使用：确保AIVC的发展惠及所有人，同时保证其使用符合伦理规范。这包括生成反映人类多样性的数据集，确保数据使用的透明度，开发民主化的访问接口，以及与伦理监管机构合作制定规范。
AIVC的具体应用
AIVC可以通过整合多层次生物学数据来构建虚拟实验环境，不仅能够加快药物研发过程，降低实验成本，还能优化个性化细胞治疗策略。在癌症研究中，AIVC能够帮助理解癌细胞如何逃避免疫系统，识别共同特征，指导精准治疗方案的制定。此外，AIVC还能创建患者的"数字孪生"模型，整合多维数据，为个性化医疗诊断开辟新途径。
实现AIVC的技术手段
文章提到了一些具体的AI算法，如Transformer、CNN、Diffusion Model和GNN等，供大家参考。
Transformer模型：它的核心是自注意力机制，可以处理一系列离散的信息单元（称为token），这些token可以是RNA分子或基因表示等。这种架构特别适合生物学应用，因为它天然地模拟了生物分子之间的相互作用。
CNN：主要用于分析图像数据，通过多层结构自动学习特征的空间层次关系。在生物学领域，它在处理显微镜图像、多重成像和活细胞成像等方面发挥着关键作用。
Diffusion Models：这是一类生成式深度学习模型，通过模拟物理扩散过程，将随机噪声逐步转化为有结构的输出。它们特别适合模拟生物系统的动态变化过程。
GNN：专门用于处理图结构数据，在生物学中有广泛应用，因为很多生物系统天然具有图结构，如蛋白质结构或组织中的细胞。GNN可以通过堆叠多层来捕捉节点间的远程信息传递。
展望
AIVC作为一个融合计算机系统、现代生成式AI和生物学的虚拟实验室系统，不仅仅是一个分析工具，而是正在彻底改变科学研究的方式。它能够打通虚拟实验和实体实验室之间的界限，让研究人员能够在虚拟环境中快速测试假设，再在实验室中验证最有希望的方向，从而建立起更统一和系统的生物学认知框架。随着细胞和基因组工程工具精度的持续提升，AIVC在生物工程领域的应用将会更加广泛。
这项工作的成功开展离不开整个科学界的共同努力，包括数据共享、模型开放、建立统一的评估基准，以及营造持续改进的创新环境。通过安全、道德和可靠的AI技术，结合开放的科学协作模式，我们正在见证生物学研究范式的重大转变，这不仅为解开细胞生命奥秘带来了新的希望，也将持续推动个性化医疗、药物研发、细胞工程和可编程生物学等领域的创新突破。
本文原文来自Cell期刊，作者单位包括斯坦福大学、基因泰克等机构。