四川
AI给生物学带来的变革，仍在不断突破想象。
近日，美国艾伦研究所宣布启动「细胞景观」（CellScapes）计划，旨在结合尖端成像技术与AI模型来揭示细胞原理，构造细胞动态图景，为科学家预测乃至设计细胞提供强大工具。
据悉，该项目将为期十年，由75名专家组成的团队负责执行，期间并不设定固定的预算。
根据设想，CellScapes将用数学来描述细胞及其行为，提供测量和表征细胞的新方法，使得研究人员能够以前所未有的清晰度来理解、预测和编程细胞行为。
艾伦研究所总裁兼CEO称：“CellScapes 是一项突破性的‘登月计划’，有望改变细胞生物学的范式。”
该项目还将为全球研究人员、教育工作者和学生提供公开可用的工具、数据和可视化效果，为再生医学、癌症研究和个性化疗法的突破铺平道路。
去年，斯坦福大学、基因泰克和陈-扎克伯格基金会的研究团队在《Cell》发表论文指出，科学界正迎来“前所未有的机遇”——利用AI来创建虚拟细胞，表征和模拟生物分子、细胞乃至组织和器官的精确行为。
2024年诺贝尔化学奖得主、DeepMind首席执行官德米斯· 哈萨比斯也公开表达了对虚拟细胞的强烈兴趣，认为这可能会彻底改变生物学研究。
今年3月，由中国科学院广州生物医药与健康研究院牵头的人类细胞谱系大科学研究设施正式启动建设，将打造数字细胞AI大模型。
面对虚拟细胞这个诺奖级的研究方向，以中美为代表的全球顶尖科研团队正在加速布局。
富豪兄妹创立，专注生命科学基础研究
艾伦研究所是由已故微软联合创始人保罗·艾伦（Paul G. Allen）和妹妹乔迪·艾伦（Jody Allen）共同创立的一家非营利的生物科学研究机构。
图：乔迪·艾伦和保罗·艾伦
保罗·艾伦是比尔·盖茨的伯乐和搭档，为微软的创立做出了突出贡献，公司上市时他持有28%的股权，2006年他以227亿美元的身家排名富豪榜六位。
淡出微软管理的他十分热衷于公益和慈善事业，于2003年创立艾伦研究所，豪掷1亿美元作为启动资金。
艾伦曾发表声明称将在死后向慈善事业捐献大部分财产，他在声明中表示：“我的大部分遗产将留给慈善事业，延续基金会的工作并资助非营利性科学研究，如艾伦研究所的突破性工作。”
研究所最初的目标是绘制哺乳动物的大脑图谱，之后研究领域不断拓展，在脑科学、细胞学和免疫学均有建树。
2006年，艾伦研究所公布了实验鼠的大脑基因图谱，并在2011年绘制出了两个迄今最完整的「人脑基因图谱」。
这些发现为神经科学提供了重要支撑，为帕金森症、精神分裂症、多发性硬化症甚至肥胖等疾病的研究提供了广泛的研究数据。
图：艾伦研究所
目前，艾伦研究所主要可以分为六大部门：艾伦脑科学研究所、艾伦细胞科学研究所、保罗·艾伦前沿小组、艾伦免疫学研究所、艾伦神经动力学研究所和西雅图合成生物学中心（合作）。
这些部门均由领域内顶尖学者组成科学顾问委员会，专注于长期目标，致力于推动基础科学的突破。
更加值得一提的是，艾伦研究所的工作全部无偿公开给研究人员，自成立以来，艾伦研究所已公开了总计24PB的数据。
AI+生物学的下一个圣杯
想象一下，人类通过“虚拟细胞”模拟真实细胞的生长、代谢和变化过程，帮助科学家解析疾病机制、预测药物效果。
这个看似只会出现在科幻小说中的场景，随着AI与多组学技术的发展，正在变为现实。
2024年12月，斯坦福大学、基因泰克和陈-扎克伯格基金会的研究团队在Cell上发表文章，呼吁全球科学界构建AI虚拟细胞。
与传统细胞生物学依赖实验不同，AI虚拟细胞通过计算模拟进行“虚拟实验”，可以突破物理限制，高效测试多种假设和条件。
未来，虚拟细胞将推动疾病机制的深入研究、加速药物研发、实现精准诊断和个性化医疗，并为合成生物学开辟新的路径。
近年来，我国科学家已经在虚拟细胞这一方向取得初步突破，例如西湖大学郭天南团队以蛋白质组学入手，探索构建虚拟细胞模型。
目前，郭天南团队在研的AI虚拟细胞项目从酵母等较简单但信息丰富的细胞模型出发，逐步扩展到更复杂的人类癌细胞系。
今年3月，“十四五”重大科技基础设施——人类细胞谱系大科学研究设施在广州国际生物岛正式启动建设。
该项目由中国科学院广州生物医药与健康研究院牵头建设，将绘制人体中全生命周期的细胞时空演化图谱，打造数字细胞AI大模型，构建数字生理人。
细胞谱系设施副总指挥陈捷凯对记者表示，未来一两年，“数字细胞”就将面世。
继AI改变蛋白质研究之后，虚拟细胞成为AI+生命科学的下一个圣杯，相关成果正加速向产业界应用转化。
2024年诺贝尔化学奖得主、DeepMind首席执行官德米斯· 哈萨比斯称AlphaFold团队目前正在致力于虚拟细胞项目，预计在5年内将能够帮助药物发现和测试。
不久前，融资10亿美元的AI制药公司Xaira Therapeutics宣布聘请顶尖人工智能学者Bo Wang教授，帮助公司构建由AI驱动的虚拟细胞。
专家预测，虚拟细胞将在未来10-15年内真正实现，而日新月异的AI技术正在加快这一进程。
—The End—
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