MIT Technology Review China 將 AI 虛擬細胞視為生命科學新基礎設施

2026年9月21日，MIT Technology Review China發布了一份報告，該報告由百藥科技發起，並在中關村科學園管理部的指導下完成。此文件是分析以人工智慧驅動的虛擬細胞作為生命科學潛在新基礎設施的主要來源。

報告將AI虛擬細胞定義為一種多模態、多尺度的神經模型，能夠表示與模擬生物細胞的狀態與轉變。此定義強調模型不限於單一分子視角，而是整合跨空間與時間尺度的多樣資料模態。

從模型規模到泛化能力

根據報告，策略挑戰正從單純擴大模型規模轉向提升泛化能力、任務適應以及擾動資料的品質。此轉變反映了受訪的數十家研究機構、科技公司與製藥集團之間更廣泛的共識。

報告中闡述的雄心是預測細胞對基因擾動、藥物暴露或環境變化的反應。不同於僅聚焦分子結構的方法，虛擬細胞框架旨在捕捉下游的表型結果。

報告的一項關鍵觀察是，將劑量、時間、細胞情境與表型相連結的私有資料集被視為競爭優勢。作者主張，此類豐富註釋的資料較公開資料更難復製，從而影響模型預測的可靠性。

乾濕迴路作為產業門檻

報告指出一個主要的產業門檻：一個將資料生成、AI驅動的預測、實驗驗證與結果重新注入模型的乾濕迴路。此閉環工作流程被呈現為將虛擬細胞技術從研究原型推向可擴展應用的前提條件。

乾濕迴路概念意味著每一次迭代都會同時精煉資料庫與模型參數，可能隨時間提升預測忠實度。然而，報告未提供迴路效率的量化證據，使得迭代速度與成本仍是未解之題。

潛在應用與剩餘缺口

AI虛擬細胞的構想應用涵蓋基礎研究、目標鑑定、藥物開發與細胞工程等領域。在每個領域中，模擬細胞反應的能力可加速假說驗證，減少對昂貴濕實驗的依賴。

儘管預期的應用範圍廣泛，報告明確指出臨床驗證仍未得到證實。此缺口凸顯了虛擬細胞預測在轉化為人體健康結果時的當前限制。

• 基礎生物學研究
• 藥物發現的目標鑑定
• 臨床前藥物開發流程
• 用於生物製造的細胞工程

上述清單反映了在訪談中最常被提及的類別，然而報告並未量化每個類別的相對成熟度。因此，虛擬細胞技術的就緒程度可能在基礎科學與工業藥物管線之間有很大差異。

報告指出的一項限制是對高品質擾動資料的依賴。由於私有資料集被視為優勢，缺乏此類資料的機構可能會在達成相當模型表現上遇到障礙。

另一個未解問題涉及乾濕迴路的可擴展性。報告概念性描述了迴路，但未說明實驗驗證步驟的吞吐量，因而對迴路是否能滿足大型製藥計畫所需規模存有不確定性。

未來的研究可探討資料共享框架的改進是否能減少專有擾動資料的優勢，從而使虛擬細胞技術的存取更為民主化。

總體而言，報告將AI虛擬細胞定位為一種前瞻性基礎設施，若能解決資料品質、迴路效率與臨床轉譯等挑戰，便有望重塑生命科學中計算預測與實驗驗證的整合方式。