西湖大学郭天南研究员提出，人工智能虚拟细胞（AIVC）的演进和发展依赖于三个关键的数据支柱——先验知识（priori knowledge）、静态架构（static architecture）和动态状态（dynamic states），这些数据支柱与深度学习算法（deep learning algorithms）相结合，构成了 AIVC 发展的基础。

1、先验知识：海量文献的“智能熔炉”

整合百年生物医学研究成果，包括 2.4 亿篇论文，以及 3D 分子结构数据库，这些人类已有的知识如同“细胞百科全书”，为 AI 提供基础细胞生物学规律，就像 ChatGPT 学习了人类的所有文本，让 AIVC 吸收所有细胞知识。

2、静态架构：纳米级细胞“全景地图”

融合冷冻电镜、超分辨显微镜、空间组学技术，绘制细胞器、蛋白网络的精确三维结构，分辨率达 5-10 纳米。

3、动态状态：捕捉生命的每一帧变化

追踪细胞发育、癌变等过程的分子动态；利用扰动技术（例如基因编辑、药物刺激）生成大量数据，训练 AI 预测细胞行为。

郭天南团队进一步提出了“闭环学习”框架：

     数据融合：Transformer 模型整合文本、影像、蛋白质组数据；

     动态推演：Diffusion 模型模拟细胞状态变迁，预测药物干预效果；

     自我进化：每次虚拟实验结果反哺模型优化，形成迭代升级。

未来应用：从精准医疗到合成生物学

      药物开发：虚拟筛选抗癌药组合，缩短研发周期；

      疾病解密：模拟阿尔茨海默病蛋白异常聚集过程；

      细胞工厂：设计高效生产胰岛素的人工细胞。

参考资料：

https://www.nature.com/articles/s41422-025-01101-y