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。
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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。
英矽智能全球AI平台负责人Petrina Kamya在虚拟细胞论坛介绍了公司的虚拟衰老细胞模拟框架,该框架基于12年自有数据与基准测试构建,覆盖分子、细胞内、细胞间、组织/器官和机体五个生物学尺度。系统在每个生物层级使用约43个专用AI智能体,以患者种子基线图谱模拟干预后的细胞状态转变。Kamya表示,公司正在全自动机器人实验室中对机制未知的新分子开展前瞻性验证,以检验预测并排除对文献的记忆。
推荐理由:英矽智能公开虚拟衰老细胞框架的跨尺度多智能体架构,并说明其正用自动化实验室做前瞻验证。
Insilico Medicine的Alex Zhavoronkov介绍,团队用PandaOmics读取77个人脑数据集寻找阿尔茨海默病新靶点,并用线虫和人神经元检验这些答案。该工作以AI与湿实验闭环的方式推进靶点发现,已发表于Alzheimer's & Dementia,DOI为10.1002/alz.71680。
推荐理由:作者团队用PandaOmics分析人脑数据集,并在线虫与人神经元中验证候选靶点,呈现AI与湿实验闭环的靶点发现路径。
Fabian Theis团队发布预印本LabCompass,将实验设计的生成模型与细胞响应的前向模型耦合,在连续设计空间中按目标表型生成候选实验条件,并逐轮用实验测量反馈。
推荐理由:研究把细胞响应预测模型反过来用于设计实验,并在原代造血细胞中做了实验验证,为虚拟细胞的实验指导能力提供了参照。
Recursion利用全球最快超级计算机之一BioHive-2训练基础模型,为每个已完成的细胞扰动生成独特嵌入指纹,并汇总为一张覆盖高维数据的综合生物学图谱。通过将已知疾病指纹与该图谱比对,可找出产生相似效应的其他基因操作,从而识别驱动或挽救疾病状态的靶点、生成新假设。该流程被其CTO称为“lab-in-the-loop”,即数据训练模型、模型指向靶点。
Recursion神经科学副总裁Chris Winrow在平台系列第二部分介绍,公司用声学液体处理器将2.5纳升CRISPR-Cas9试剂移入1,536孔板、每周最多200万次,并刻意随机化实验,使机器学习模型学到真实生物学而非实验假象。通过对同一批细胞成像和测序,单次实验可获数千项测量,形成可反复挖掘、供AI基础模型学习的可复用数据集。
Fabian Theis在西班牙Sitges开幕的ESSB2026(逾700名科学家参加)作开场主旨演讲,主题为“Closing the loop: from single-cell perturbations to spatial interventions”。
百图生科在 2026 科学智能大会上首次系统提出虚拟细胞原生系统三层技术架构,并发布 BioMap Cell OS 的阶段性进展。三层分别为原生世界模型系统、原生数据进化系统和原生应用操作系统,后者将对虚拟细胞的操作抽象为 Initialize、Perturb、Evolve、Render、Compare、Uncertainty、Trace 和 Optimize 八类操作原语。
推荐理由:百图生科把虚拟细胞从单次扰动预测扩展为含世界模型、数据进化与操作原语的三层系统架构,可供观察其技术路线。
NewLimit 将其表观遗传重编程计划中首个候选药物推进至大规模生产,生产进度达20%,并新发现一个可在衰老肝细胞中恢复多种年轻功能的 payload。
推荐理由:NewLimit 披露重编程 payload 进入规模化生产,并展示多任务模型与实验闭环将发现效率提升一倍以上。