#药物响应

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%）。

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。

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。

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。

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》

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%。

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。

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。

Nat. Methods 发表 CauTrigger：用分层因果分解识别生物状态转变驱动因子

研究人员在 Nature Methods 发表 CauTrigger，一个融合因果推断与深度潜在变量建模的分层因果分解框架，用于从观测组学数据中识别状态转变的上游驱动因子并预测扰动响应。

同一新闻，精选展示《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》

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。

Insilico谈衰老优先药物发现

Abundance Longevity（Buck）与 @PeterDiamandis / @Abundance360：衰老优先的发现、2a期中的六个蛋白质组学时钟、双用途管线，以及为什么一个健康年 ≈ 83亿生命年。演讲：https://vimeo.com/1238263340/1a6b5ead3f

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。

深度细胞陈新栋：用多尺度物理力学+AI构建虚拟细胞，推演生命规律

深度细胞创始人陈新栋提出以多尺度物理力学结合AI构建虚拟细胞，将分子动力学与连续介质力学接力计算，模拟癌细胞转移等细胞动态行为。团队称已在计算机上模拟出肿瘤侵袭伪足的关键分子机制并发表于PNAS，该模拟经严格实验验证，但当前仅限药物经信号通路作用于骨架蛋白这类机制。公司年内完成近亿元种子轮融资，计划以平台授权服务药企起步，逐步推进自研管线。

利用生物学优先建模弥合胰腺癌转化鸿沟：Genialis Supermodel 与 Inventia RASTRUM 网络研讨会

Genialis 与 Inventia Life Science 将于 11 月 18 日举办网络研讨会，介绍以生物学优先的可解释 AI 方法连接患者肿瘤状态与下一代临床前模型。

Insilico：衰老干预顺序影响疗效

Bud Mishra 也让治疗顺序变得可读：药物作为向量场、李括号，顺序改变效果。在我们衰老小鼠肝脏模型中，先抗衰老药物胜出。仍是模拟。https://www.yahoo.com/news/science/articles/control-theory-framework-might-aging-234726580.html

GenBio AI 团队在 Cell 提出虚拟细胞世界模型框架

GenBio AI 的 Eric Xing（邢波）与 Le Song（宋乐）团队在 Cell 发表观点文章，提出虚拟细胞世界模型（VCWM）的操作定义与架构，将其描述为多模态、多尺度、动态且有状态的计算系统。

Fabian Theis谈AI如何改变癌症研究

Fabian Theis在重庆Nature会议“AI时代的癌症免疫学”开幕主旨演讲中提出，科学是搜索，AI让搜索巨大干预空间更系统化。他以免疫治疗为例：检查点抑制剂仅约八分之一患者响应，需为每位患者找到正确干预。其报告“从细胞图谱到AI设计干预”展示绘制肿瘤免疫生态等细胞状态、预测扰动响应并将细胞导向目标状态，并介绍肿瘤图谱、人类细胞因子字典及扰动模型开放基准等工作。

英矽智能在虚拟细胞论坛展示虚拟衰老细胞模拟框架

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。

PandaOmics分析77个人脑数据集，线虫与人神经元验证阿尔茨海默病候选靶点

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。

ARDD 2026｜前沿AI、全球药企与科学先驱齐聚哈佛，共探长寿科技新未来

第13届衰老研究与药物开发大会（ARDD）于10月1日至3日在哈佛大学举行，聚焦前沿AI、大规模生物数据与药物创新融合如何重塑长寿科学。FDA官员提出两条长寿疗法审批路径：证明对两到三种年龄相关疾病有效，或采用涵盖认知、虚弱度及视力的复合功能终点。英矽智能在会上介绍了其“虚拟衰老细胞”多智能体模拟框架，并披露Rentosertib在特发性肺纤维化II期高剂量组给药12周后FVC增加98 mL。

Turbine 对话赛诺菲：虚拟细胞何时可信

Turbine 首席科学官 Daniel Veres 与赛诺菲系统与疾病生物学负责人 Giorgio Gaglia 对谈，讨论虚拟细胞模型目前能支撑哪些研发决策、信任与实用性边界在哪里。Gaglia 正实际评估这类模型的可信度，节目另有两期后续。

美能源部与NIH联合发起虚拟生物学计划

美国能源部（DOE）与NIH宣布建立重大合作，目标是生成构建AI细胞预测模型所需的数据。Isomorphic、Google DeepMind和Meta作为创始伙伴加入"虚拟生物学计划"，Allen Institute、Broad Institute、Wellcome Sanger Institute及NVIDIA等机构共同参与这一国际科学项目。

Owkin 谈多模态数据与 K Pro 癌症预测

Owkin 称其 AI 科学家 K Pro 通过 MOSAIC 数据集获取每位患者的 6 种模态数据，可预测癌症生物学并建议新的 ADC 候选分子，单模态数据无法做到。

Project Encore获NIH资助并招聘

我们拿到资助了！！！而且在普渡大学和Broad研究所都在招人！ JT Neal获得了NIH主任变革性研究奖，用于Project Encore。我们将利用成像技术并行测试160万+药物-疾病组合，为罕见遗传病进行药物重定位 https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7513244403222609923/

Turbine在World ADC大会展示vLab® ADC发现数据

Turbine科学项目负责人Jerzy Woźnicki在圣地亚哥World ADC大会报告vLab®如何指导ADC发现，覆盖体外载荷选择到ADC体内转化。海报涵盖约1400个细胞系模型的ADC敏感性图谱、预测克服耐药性的协同组合，以及靶点表达之外的生物标志物识别，用于临床前患者模型选择；公司称预测与已有临床和实验证据一致。

Turbine 将携 vLab ADC 平台亮相 World ADC

Turbine 团队将赴圣迭戈参加 World ADC，并推介 vLab® ADC Intelligence 平台，可在投入湿实验资源前开展虚拟实验。该平台覆盖 113 种药物及组合（含 6 种 ADC 和 21 种 payload）、1348 个映射至患者亚型的生物样本，并支持用户自建分子与样本建模，用于适应证定位、联合方案协同性与体外结果向 PDX 模型的可转化性评估。

Theis在MICCAI谈生物世界模型与虚拟人

Fabian Theis在MICCAI 2026主旨演讲中提出MAP→PREDICT→STEER路径：先学习生物状态表征，再学习状态变化（含干预下），最后反推如何将系统导向目标状态。他以规模为第二轴对比细胞层面（深度测量、受控扰动、可闭环实验）与患者层面（大规模观察队列、纵向记录与影像、受控干预少），并认为虚拟人应是跨尺度、跨数据条件的模型组合而非单一巨型模型。

Turbine虚拟生物学Meetup第三期回放上线

Turbine 发布 Virtual Biology Meetup 第三期完整回放，该期于9月15日围绕虚拟检测如何赢得真实研发决策信任展开。Xaira 的 Ci Chu 介绍大规模扰动数据集如何训练虚拟细胞模型应对未见过的生物学场景，Turbine 的 Krishna Bulusu 则讨论从“能否预测”转向“能否改变决策”。

Ginkgo 虚拟细胞药理学计划 VCPI 向所有注册用户即时开放全部数据集

Ginkgo 的虚拟细胞药理学计划 VCPI 宣布，现有及未来全部数据集在发布时即向所有注册用户开放，采用 CC BY 4.0 许可。三个版本合计覆盖超过 14,000 个化合物。