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补齐单点扰动的系统层缺失，AI4S虚拟器官如何找到应用场景落地？| 独家专访璨辰科技创始人李磊

璨辰科技以全尺度时空动态建模构建系统级虚拟器官，补足单点扰动预测看不到的器官系统层面变化。其脑Visium空间基因补全将RMSE从最强基线4.1398降至3.2691、Pearson相关性从0.3303升至0.6058，大脑发育近距离外推Mean WD从5.536降至2.991（约降46%）。

虚拟细胞状态推演世界模型｜扰动之心完成数千万元融资

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。

Kundaje称计算扰动实验验证良好

我们做多种计算机模拟的语法与变异扰动实验，很高兴它们验证得非常好。4/

英矽智能ARDD2026谈多模态模型合作

当多模态模型所靶向的细胞状态足够具体、可供尽职调查时，它们就具备了合作价值。Ava Amini 在 #ARDD2026 上如是说。照片：https://agingpharma.org/photos2026

树结构Transformer胚胎发育生成模型

令人兴奋的胚胎发育新生成模型，使用树结构Transformer而非单分支轨迹，以更好地推断细胞状态动态。祝贺@njwfish @gokl_g

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。

虚拟细胞企业如何做好尽职调查

当应用场景聚焦、人类数据高保真、且通往资产的道路明确时，虚拟细胞企业就能做好尽职调查准备。Andrew Marshall 在 #ARDD2026 上发言。照片：https://agingpharma.org/photos2026

CZI 扩大虚拟细胞计划至18亿美元

10月，@biohub，即陈·扎克伯格科学组织，将虚拟生物学计划扩大至18亿美元。 这笔资金用于开放、标准化的数据，以训练虚拟细胞——即预测细胞如何对药物或基因编辑作出响应的AI模型。 https://www.biopharmatrend.com/artificial-intelligence/the-18-billion-bet-that-more-data-will-enable-progress-in-virtual-cells-1609/

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。

虚拟细胞追踪报告发布

📊 刚刚发布《虚拟细胞追踪：谁在构建、什么有效、资金流向何处》。 报告涵盖至少14个模型、11个数据集和16笔交易，每项性能声明均附有证据标签。 https://www.biopharmatrend.com/business-intelligence/the-virtual-cell-tracker-whos-building-them-what-works-where-the-money-goes/

Avak Kahvejian谈虚拟细胞评估标准

当评估标准是具体的而非募资故事时，虚拟细胞创业公司才算经得起尽职调查。Avak Kahvejian 在 #ARDD2026 上发言。照片：https://agingpharma.org/photos2026

英矽智能谈虚拟细胞与健康寿命路径

当扰动响应能映射到一条可供尽职调查的健康与死亡路径时，虚拟细胞项目才具备合作价值。@juliankissa 在 #ARDD2026 上发言。照片：https://agingpharma.org/photos2026

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。

Insilico神经衰老靶点发现

在神经衰老领域，AI驱动的靶点发现将一类难成药适应证转化为可命名的下一代靶点，供合作伙伴尽职调查。Iosif M. Gershteyn 于 #ARDD2026 演讲。照片：https://agingpharma.org/photos2026

英矽智能谈衰老单细胞数据

衰老是动态且异质的，因此随时间对单细胞读数进行共配准，可构建出合作伙伴真正能用于训练的AI就绪数据。Hao Pei 在 #ARDD2026 上发言。照片：https://agingpharma.org/photos2026

Edison科学CEO谈AI发现失明疗法

和MTS聊AI for science的快速进展、以及我们为医学带来超级智能的努力，非常有趣。未来正在加速到来。

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。

扰动之心走出隐匿模式：发布虚拟细胞世界模型 AlphaCell 1.0 Pro，打造原生组学 AI 赋能 AIDD

孵化于同济大学 DELTA Lab 的扰动之心（PerturbMind AI）走出隐匿模式，发布虚拟细胞状态推演世界模型 AlphaCell 1.0 Pro，并打造几何世界模型驱动的 PerturbSeek™ 生态系统。

英矽智能谈虚拟衰老细胞模型

虚拟衰老细胞模型之所以能赢得合作伙伴的关注，在于它们明确了衰老生物学中哪些问题变得可检验。@petrinak_ISM 于 #ARDD2026 分享。照片：https://agingpharma.org/photos2026

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。

Insilico 谈生物虚拟模型可检验性

生物学的虚拟模型，只有当它们明确指出扰动之后什么变得可检验时，才值得审慎对待。@omarabudayyeh 于 #ARDD2026。照片：https://agingpharma.org/photos2026

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。

同一新闻，精选展示《Nature Methods研究系统评测细胞形态图谱的自监督表征学习》

Brian Hie 回顾 Evo 2 一年项目：把 DNA 当作需要沟通的外星语言

Brian Hie 表示 Evo 2 项目历时约一年，过程让他联想到科幻作品中与外星人建立通信的描写。他认为 Evo 2 在很多方面是一个精通 DNA 这种外星语言的模型，找到与这类模型有效沟通的方式，可能解锁生物设计与发现中的新能力。

Evo2 上下文学习预印本与工具发布

预印本1：https://zenodo.org/records/23769316 预印本2：https://zenodo.org/records/23769453 调控ICL代码：https://github.com/evo-design/ICL_regulatory Evo2-flash：https://github.com/evo-design/evo2_flash ICL网页工具：https://proto.evodesign.org/tools/evo2-icl 10/n

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。

扰动之心完成数千万元天使轮及天使+轮融资，推出虚拟细胞世界模型AlphaCell 1.0 Pro

AI for Science企业扰动之心完成数千万元天使轮及天使+轮融资，由清松资本领投，同阳基金及多家药企跟投，并正式走出隐匿模式。公司拥有PerturbSeek™生态下全球首个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的AlphaCell 1.0 Flash或扩展至50B的AlphaCell 1.0 Mega。

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。

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%。

Insilico 虚拟细胞世界模型亮相 ARDD2026

虚拟细胞世界模型一旦点明哪些生物学问题变得可检验，就具备了可合作性。Le Song（@dasongle）在 #ARDD2026 上发言。照片：https://agingpharma.org/photos2026

英矽智能谈健康与死亡世界模型

当预测目标足够具体、可供尽职调查时，健康与死亡世界模型就变得可合作了。Kejun Ying（@KejunYing）在 #ARDD2026 上。照片：https://agingpharma.org/photos2026

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。

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。

HUPO 2026 新加坡大会：亚太雄心与通往预测性生物学的道路

HUPO 2026 大会在新加坡汇聚 45 国 1,428 名代表，主题为“Proteomics Plus: Transforming Lives”。中国发起的 π-HuB 计划提出在三十年内投入数十亿元人民币，目标预测个体一生的蛋白质组状态；西湖大学郭天南则报告了覆盖 58 种主要组织类型、251 种细分组织类型和 25 种癌型的空间蛋白质组工作，以及针对三阴性乳腺癌的扰动蛋白质组虚拟细胞模型。

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。

细胞图谱能白嫖，唯独扰动数据，必须自己攒

单细胞表征数据已成公共品，CZ CELLxGENE 的 Census 构建版收录2.18亿个细胞，可免费训练细胞基座模型；但扰动配对数据因单细胞测序的破坏性、公共扰动库浅或小、组合空间巨大而必须自采。Recursion 内部 RPI-93M 含9276万张显微图像、覆盖395.7万个扰动，其开源的 RxRx3 不到内部数据1%；Insitro 与 Xaira 同样以自建湿实验生产配对数据。

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。

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）。

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。

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。

Turbine 将参展 ESMO 2026，展示虚拟试验与虚拟细胞

Turbine 团队将于 10 月 23–26 日在马德里 ESMO 2026 的 8107 号展位（8 号厅）与肿瘤研究者及生物制药方交流。其展示内容包括：用虚拟试验预测 PDX 模型中的 ADC 响应并提出可验证的生物标志物假设、以免疫细胞表型虚拟模型预测患者药物响应，以及胰腺癌 KRAS 靶点识别筛选产出机制、生物标志物和联合用药假设。