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人工智能虚拟细胞(AIVC)的设计及在生物工程、精准医学中的应用前景

浏览次数:323 发布日期:2025-1-22  来源:本站 仅供参考,谢绝转载,否则责任自负

本文原创:克里斯 本文来源:细胞基因研究圈

近日,美国斯坦福大学计算机科学系Charlotte Bunne教授团队在国际知名期刊《Cell》发表了题为:How to build the virtual cell with artificial intelligence: Priorities and opportunities的研究文章。

文章开篇阐述了细胞作为生命基本单位的复杂性,指出其复杂性给物理和计算建模带来了巨大挑战。随后,文章探讨了当前细胞模型的不足之处,并引入了AIVC(人工智能虚拟细胞)的概念。文章深入描述了AIVC的设计愿景,涵盖其在不同生物尺度上的功能、评估体系、自洽性、可解释性与生物学效用之间的平衡,以及推动合作建模和确保伦理责任的框架。最后,文章强调了AIVC在生物工程、癌症治疗和精准医学中的潜在应用价值,并倡导开展跨学科合作。

1、前言
研究背景

传统细胞模型在模拟和预测细胞功能及行为时表现出明显的局限性,难以全面捕捉细胞在时间和空间维度上的多尺度动态变化以及复杂的生物分子相互作用。然而,随着人工智能(AI)和组学技术的飞速发展,如今已具备了构建能够直接从数据中学习的新型细胞模型的条件。这些技术的突破为开发人工智能虚拟细胞(AIVC)带来了前所未有的机遇。

研究设计
文章阐述了AIVC(人工智能虚拟细胞)实验设计的思路,旨在构建一个综合性的AI框架。该框架涵盖多个相互连接的基础模型,这些模型分别代表从分子到细胞、组织乃至更高级别的动态生物系统。实验设计的核心包括开发一个通用的多模态、多尺度生物状态表征,以及一系列虚拟仪器(VIs)。这些虚拟仪器本质上是用于操作或解码上述表征的神经网络。文章还探讨了如何从分子层面入手,逐步构建每个物理尺度的AIVC,并着重强调了数据生成、模型评估与解释以及开放合作的关键性。

图1.科学研究中产生假设的框架

2、AVICs(人工智能虚拟细胞)
人工智能虚拟细胞(AIVC)是一个多尺度、多模态的大型神经网络模型,能够模拟分子、细胞和组织在不同状态下的动态行为。AIVC的目标是整合广泛的细胞生物学知识,以预测细胞功能、行为及其动态变化,并能够开展虚拟实验来生成和验证新的科学假设。该模型致力于构建一个通用的生物状态表征,涵盖不同物种、数据模态、数据集和环境条件,包括多种细胞类型、发育阶段以及外部条件。借助这种通用表征,AIVC有助于揭示细胞状态的共性特征,并作为一个全面的参考框架,助力研究人员利用现有的生物学知识来关联不同数据之间的联系。

图2.AVIC功能简介

3、建立 AVIC
AIVC被设计为一个全面的人工智能框架,由多个相互连接的基础模型构成,这些模型能够描述从分子层面到细胞、组织乃至更高级别的复杂生物系统中的动态变化。该框架的核心要素是一个通用的多模态、多尺度生物状态表征,以及一套虚拟仪器(VIs),这些仪器实际上是能够操作或解码这些表征的神经网络。

文章强调了从分子层面开始,逐步构建每个物理尺度的AIVC的重要性,并探讨了构建每个物理尺度AIVC的设计原则及可用数据类型。这涵盖了从单个分子到整个组织的模型,每个尺度都通过独特的表征相互连接,从而在不同生物尺度之间实现一致性。通过这种多层次的表征方式,AIVC能够无缝整合新数据,并适应新的生物学知识,从而为生物医学研究提供一个强大的工具。

图3.AIVC概述

4、模型升级
评估人工智能虚拟细胞(AIVC)模型需要一个全面且灵活的基准框架。AIVC必须证明其在多种生物学环境和下游任务中的泛化能力,同时考虑由环境变化、感染、遗传变异等因素引起的动态分布变化。评估不仅要衡量模型在未见过的情境中的表现,例如新的细胞类型和遗传背景,还要评估其发现新生物学现象的能力。

AIVC模型的评估应优先考虑其生物学相关性的表现,包括生成有价值的可测试假设,以及是否能够通过模型性能的统计度量或需要解释性和生物学因果关系来充分评估。最终,AIVC模型的评价将基于其扩展我们对生物学理解的能力,无论是提供新的生物学见解还是加速科学进程。

5、可解释性与交互性
在开发人工智能虚拟细胞(AIVC)的过程中,如何平衡模型的可解释性与生物学效用是一个关键问题。随着深度学习在生物学领域的广泛应用,模型性能的提升常常伴随着可解释性的降低,即所谓的“黑箱”现象。然而,提升AIVC模型的可解释性仍然是一个重要的目标,因为这有助于科学家理解模型预测背后的生物学机制,从而更有效地信任和应用这些模型。构建直观的用户界面至关重要,以便不同专业水平的研究人员能够高效地理解和利用AIVC的预测结果。

此外,研究指出,利用大型语言模型(LLMs)作为虚拟研究助理,为非专家提供直观的交互界面,帮助他们深入理解AIVC的预测结果,并进一步探索其生物学意义。这种方法不仅能够促进跨学科合作,还能使更多研究人员受益于AIVC的强大功能。

6、开放协作方法
开发人工智能虚拟细胞(AIVC)需要采用开放且协作的方式。鉴于创建AIVC需要大量的资源投入、跨学科的专业知识以及多次迭代优化,因此需要整个科学界的共同参与。文章倡导开放数据资源、统一数据标准、搭建协作平台,以及共享基准数据集和验证策略,以确保AIVC模型的生物学保真度和实际应用价值。这种协作模式有助于加快个体研究的进展,并将全球范围内的科学研究整合起来。

作者呼吁来自不同领域的利益相关者,包括学术界、生物制药行业以及人工智能领域,开展预竞争性合作,以加速AIVC的开发进程。同时,建议与监管机构和生物伦理专家合作,制定新的规范,以促进AIVC的部署,确保其符合法律要求,并为虚拟细胞的负责任使用设定伦理标准。

7、未来前景
AIVC有潜力彻底变革生物医学研究的模式,推动我们在个性化医疗、药物发现、细胞工程和可编程生物学等领域实现重大突破。作为虚拟实验室,AIVC能够促进计算机系统、现代生成性人工智能与生物学之间的无缝衔接,使科学家能够将细胞视为信息处理系统,并构建生命的虚拟表征。

随着AIVC对细胞和分子系统的理解不断深化,科学家将能够更高效地对这些系统进行编程,并设计新的合成系统。AI模型已被用于设计新的CRISPR酶、功能性蛋白,甚至整个原核生物基因组。所有领域的利益相关者都应积极参与这一宏伟的科学事业。我们坚信,通过大规模的科学合作、共享目标、开放的洞察力分享,以及安全、伦理和可靠的AI技术的应用,我们正迈向一个科学探索和理解的新纪元。AI与生物学的融合,尤其是通过AIVC,标志着生物学领域的一次范式转变,并为解开细胞的多重谜团带来了乐观的希望。

参考文献
Bunne C, Roohani Y, Rosen Y, Gupta A, Zhang X, Roed M, Alexandrov T, AlQuraishi M, Brennan P, Burkhardt DB, Califano A, Cool J, Dernburg AF, Ewing K, Fox EB, Haury M, Herr AE, Horvitz E, Hsu PD, Jain V, Johnson GR, Kalil T, Kelley DR, Kelley SO, Kreshuk A, Mitchison T, Otte S, Shendure J, Sofroniew NJ, Theis F, Theodoris CV, Upadhyayula S, Valer M, Wang B, Xing E, Yeung-Levy S, Zitnik M, Karaletsos T, Regev A, Lundberg E, Leskovec J, Quake SR. How to build the virtual cell with artificial intelligence: Priorities and opportunities. Cell. 2024 Dec 12;187(25):7045-7063. doi: 10.1016/j.cell.2024.11.015. PMID: 39672099.

来源:上海玮驰仪器有限公司
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