扰动之心完成数千万元天使轮融资并发布虚拟细胞世界模型AlphaCell 1.0 Pro
扰动之心（PerturbMind AI）宣布完成数千万元天使轮及天使+轮融资，由清松资本领投，同杨基金及多家药企跟投，并走出隐匿模式。公司同期发布PerturbSeek™体系下的虚拟细胞状态推演世界模型AlphaCell 1.0 Pro，标准参数量1B，可裁剪至300M用于私有化部署，也可扩展至50B。
推荐理由：融资与模型发布同时披露，呈现以状态推演替代靶点中心的虚拟细胞路线及其参数弹性设计。
精选
智药邦精选AI 评分5858
BioTender精选AI 评分7474 CellType推出BioSimBench细胞响应预测评测体系与BioSimGym训练环境
CellType推出BioSimBench，用真实实验数据评测模型对药物处理、基因敲低和免疫信号等干预后基因表达变化的预测，共设四个预测赛道和一个工具型科研智能体赛道。
推荐理由：该评测用真实实验数据考察模型对未见干预条件的基因表达预测，并给出各赛道留出设置与分数对照。
医药魔方精选AI 评分5858 Differentia Bio以IgG4-RD前瞻性预测获独立临床验证，推进虚拟人体模拟
Differentia Bio称其针对IgG4相关性疾病（IgG4-RD）的机制预测先后获得独立人体临床研究支持：2025年4月靶向CD19+的inebilizumab获FDA批准用于该适应症，2026年1月第三方公布的dupilumab早期研究中5名患者有4名出现临床改善及血清IgG4水平下降。
推荐理由：文章梳理了Differentia Bio先预测后获独立临床证据支持的案例，为评估AI疾病模型提供参照。
深势科技 DP Technology精选AI 评分7474 深势科技合作开发的虚拟细胞模型ProteinTalks登上Nature，并推进药效预测落地
深势科技与合作团队在《Nature》发表虚拟细胞模型ProteinTalks，将大规模动态蛋白质组与神经常微分方程预训练结合，用于药物扰动响应预测。
推荐理由：深势科技作为论文合作方，梳理了ProteinTalks在单药筛选、联用与耐药机制上的实验验证路径。
GEN (基因工程与生物技术新闻)精选AI 评分5858 Parse Biosciences 与 Nomic Bio 合作构建 1 亿细胞免疫扰动数据集 Cascade
Parse Biosciences（QIAGEN 旗下公司）与 Nomic Bio 宣布合作生成 Cascade，一个用于理解人类免疫反应的 1 亿细胞基础数据集。
推荐理由：该合作把单细胞转录组与分泌蛋白组配对，为免疫扰动数据缺口提供规模化来源。
DrugAI精选AI 评分7474 Nat. Biotechnol.：单细胞多组学动力学模型DynaVelo预测B细胞功能缺失与恢复的扰动效应
研究人员开发了基于神经常微分方程的生成式深度动力学模型DynaVelo，联合单细胞RNA表达与转录因子结合基序可及性重建细胞状态转变向量场，并模拟基因功能缺失与挽救扰动。
推荐理由：该研究用单细胞多组学动力学模型预测基因功能缺失与挽救，并在小鼠B细胞中做了双杂合突变验证。
DrugAI精选AI 评分7272 Nat. Methods 比较四种自监督学习模型的细胞形态扰动表征
研究人员在JUMP–Cell Painting数据集约177万张高内涵图像上预训练DINO、MAE、iTPN和DINOv2，并在独立化合物、不同细胞类型和遗传扰动数据集上比较其细胞形态扰动表征。
推荐理由：研究在统一基准上比较四种自监督模型与传统CellProfiler，为细胞形态表型分析选型提供参照。
Relation精选AI 评分5858 Relation 开发 prime-editing perturb-seq 新方案，为 DNA 基础模型生成训练数据
Relation Therapeutics 在 bioRxiv 发布预印本，提出一套用于 prime-editing perturb-seq 的新实验方案，目标是生成 DNA 基础模型所需的训练数据。公司称其不仅构建药物发现 AI 模型，也改进底层数据生成的基础。预印本链接为 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.28.762453v1。
推荐理由：Relation 公开了面向 DNA 基础模型训练数据的 prime-editing perturb-seq 新实验方案，可作为扰动数据生成的参考。
BioAIDesign精选AI 评分7070 北大等团队在bioRxiv发布CellCompass：用AI智能体设计细胞动力学模型
北京大学周沛劼、加州大学欧文分校Qing Nie等团队在bioRxiv发布CellCompass，一套围绕实验数据选择、改写和检验细胞动力学模型的科学智能体系统。
推荐理由：预印本提出用智能体按实验线索选择与改写细胞动力学模型，并在模拟基准和四类真实数据上给出对照结果。
LeapFun精选AI 评分6060 UCL与剑桥团队在Cell Reports Medicine发表三阴性乳腺癌肿瘤数字孪生研究，疗效预测准确率74%
伦敦大学学院联合剑桥大学在Cell Reports Medicine发表研究，用符号AI基于患者基因组信息构建个性化三阴性乳腺癌肿瘤数字孪生，在PARTNER试验31名患者数据上回顾性模拟化疗及化疗联合奥拉帕利等方案，疗效预测准确率为74%。
推荐理由：研究用符号AI为三阴性乳腺癌患者构建肿瘤数字孪生，在31例回顾性数据上给出疗效预测与联合用药假设。
BioArt精选AI 评分7878 Cell发表Tahoe-100M：亿级单细胞图谱解码药物扰动下肿瘤细胞分子表型
Tahoe Therapeutics的Johnny Yu与Hani Goodarzi团队在Cell发表Tahoe-100M，构建覆盖50株肿瘤细胞系、379种小分子药物、约1100组药物-剂量条件的亿级单细胞药物扰动转录组图谱。
推荐理由：该图谱以亿级单细胞数据刻画药物扰动表型，并揭示同靶点药物的周期效应差异，为扰动预测模型提供训练资源。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分6262 VCPI 发布 ReFRAME 化合物库 DRUG-seq 图谱，覆盖 12,949 个化合物并以 CC BY 4.0 开放
虚拟细胞药理学计划（VCPI）发布其迄今最大规模的数据集，为 ReFRAME 药物重定位化合物库提供阵列式 DRUG-seq 转录组图谱，覆盖 12,949 个化合物。数据在 THP-1 细胞中以 10 μM 剂量、每孔一个化合物进行筛选，注册用户可在 thevirtualcell.com 免费获取，并以 CC BY 4.0 开放。
推荐理由：该发布提供覆盖近1.3万临床阶段化合物的转录组扰动数据，可作为药物响应与虚拟细胞研究的公开数据资源。
BioTender精选AI 评分6969 预印本《Plausibility Is Not Prediction》指出虚拟细胞扰动预测的评测漏洞
Xinyu Yuan、Xixian Liu 等人的预印本《Plausibility Is Not Prediction》检验细胞扰动二分类差异表达预测，发现忽略扰动身份的 Gene-prior Voting 基线在 C32 黑色素瘤任务总体 AUROC 仍达 0.990，但改为同基因内比较扰动的 macro-per-gene 评测后该基线 AUROC 只有 0.500。
推荐理由：研究用分基因评测揭示总体 AUROC 高分可能绕开扰动区分，为虚拟细胞扰动预测的评测方式提供参照。
BioArt精选AI 评分7070 陈洛南团队在Nature Methods发表CauTrigger，用层级因果分解解析生物系统状态转变与导航
上海交通大学陈洛南团队与东京大学合原一幸团队在Nature Methods发表CauTrigger，将深度潜变量建模与基于do-calculus的干预性因果推断结合，从组学数据中识别状态转变的潜在触发因素及级联因果路径，并做虚拟扰动预测。
推荐理由：该框架把驱动因素识别、级联路径与虚拟扰动预测串成一条链，为状态转变研究提供可复用的分析思路。
Marinka Zitnik精选AI 评分5858 CONCERT：预测基因扰动效应在组织中传播的生成模型
Marinka Zitnik 团队提出生成模型 CONCERT，用于预测基因敲除等扰动效应如何从被扰动细胞扩散到邻近组织区域。作者指出同一敲除在肿瘤核心与组织边界可产生不同响应，相关预印本已发布于 bioRxiv（10.1101/2025.11.08.686890v3）。
推荐理由：该预印本提出跨组织传播扰动效应的生成模型，为空间语境下的扰动响应预测提供参照。
DrugAI精选AI 评分6565 西湖大学吴泰霖团队提出PACE，从单细胞快照推断连续演化，被NeurIPS 2026接收
西湖大学与浙江大学团队提出PACE，以细胞状态空间的局部几何为约束，交替更新跨时间配对与连续路径，从离散单细胞快照推断群体演化，相关研究被NeurIPS 2026接收。
推荐理由：西湖大学团队用局部几何约束跨时间配对与路径学习，为单细胞快照间的轨迹推断提供了可检验的方法参照。
GEN (基因工程与生物技术新闻)精选AI 评分5858 多组学研究揭示MSS结直肠癌的可靶向弱点
RCSI与英国癌症研究院领衔的国际团队整合约2000例结直肠癌肿瘤的多组学、单细胞与临床数据，开发AI工具iPhenMap构建肿瘤生物学图谱，识别出MSS结直肠癌此前未被发现的弱点。在实验室模型中，靶向药trametinib与其他药物联用可显著抑制肿瘤生长并延长生存，研究结果发表于Cancer Cell，仍属临床前阶段。团队称该结果可为现有药物重定位和新药开发提供路线图，并可能推广至其他瘤种。
推荐理由：研究整合约2000例结直肠癌肿瘤的多组学与单细胞数据，为MSS CRC的联合用药与老药新用提供临床前线索。
DrugAI精选AI 评分6868 Nature Communications发表scTransMIL，从单细胞数据定位恶性细胞与致病基因并在小鼠关节炎中验证
腾讯AILabHealthcare团队在Nature Communications发表scTransMIL，用多实例学习把样本级癌症表型与单细胞表达连接，同时输出细胞疾病分数和基因注意力线索。
推荐理由：文章梳理了scTransMIL从样本表型定位到细胞与基因线索的路径，并给出OGT靶点在动物实验中的验证链条。
SandboxAQ精选AI 评分5858 SandboxAQ 与 Apheris 在柏林推出 Virtual Cell Network，联合药企训练 AQCell
SandboxAQ 与 Apheris 在柏林宣布推出 Virtual Cell Network，目标是建成由药企主导的最大虚拟细胞网络。成员用自有数据训练 SandboxAQ 的 AQCell 以扩展其适用范围，再针对自身项目微调，原始数据不离开各公司环境；Apheris 负责运营网络并通过其平台交付模型，同时运行 co-folding、ADMET 和抗体可开发性联邦网络。
推荐理由：药企可在自有数据不出域的前提下联合训练虚拟细胞模型，为跨公司数据协作提供了一种组织方式。
Valence Labs精选AI 评分5858 Valence Labs 提出 trajectory replay 持续学习技术，用于 flow matching 与扩散模型
Valence Labs 提出 trajectory replay，一种面向 flow matching 和扩散模型等连续时间生成模型的持续学习技术，通过用前一模型生成路径的速度场重训模型来提醒其已学内容，全程不生成完整样本。
推荐理由：该方法用前一模型生成路径的速度场重训，避免生成完整样本，为连续时间生成模型的持续学习提供更省成本的替代方案。