#论文/预印本

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

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。

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》

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。

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%。

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。

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。

Nat. Commun. | 用scTransMIL定位组织中的恶性细胞与致病基因，并在动物实验中得到验证

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。

单细胞时钟与扰动模型发现抗纤维化靶点

一个单细胞时钟加上一个扰动模型，可揭示用于表观遗传年轻化的抗纤维化靶点。@dives86 于 #ARDD2026。照片：https://agingpharma.org/photos2026

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。

联川生物与KAUST发布跨物种单细胞基础模型Speciesformer

联川生物联合阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）等单位在bioRxiv发布跨物种生成式单细胞基础模型Speciesformer，用于虚拟细胞构建与跨物种单细胞解析。

OpenAI与PerturbAI、Scripps用约1946个智能体并行解读小鼠全脑CRISPR扰动图谱

OpenAI、PerturbAI与Scripps Research以约1946个GPT-Rosalind智能体在约32分钟内并行解读小鼠全脑体内CRISPR扰动图谱，并合成可检索的推理图谱、给出可检验假设。

Arc Institute团队在Cell发表scBaseCount：AI智能体构建5.02亿细胞单细胞转录组数据库

Arc Institute的Yusuf H. Roohani和Hani Goodarzi团队在Cell发表scBaseCount，用AI智能体SRAgent从SRA挖掘并标准化重分析10× Genomics单细胞数据，汇集超过5.02亿个细胞、覆盖27个物种和75种组织。

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。

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。

Nature Biotechnology研究提出指标校准框架，重新评估AI虚拟细胞扰动预测模型

英国Shift Bioscience与多伦多大学等团队在《Nature Biotechnology》发表研究，分析14个基因扰动数据集和18种评估指标，指出MSE和基于对照细胞的表达变化Pearson相关系数等常用指标校准不足，可能低估深度学习模型的扰动预测能力。

上海人工智能实验室等发布AblateCell智能体，实现虚拟细胞模型自主复现与消融

上海人工智能实验室、复旦大学、香港科技大学（广州）等团队在arXiv发布AblateCell，一个面向AI虚拟细胞代码仓库的“先复现、后消融”多智能体系统，在CPA、GEARS、BioLORD三个单细胞扰动预测模型上取得88.9%的端到端任务成功率和93.3%的关键组件识别准确率（Acc@5）。

LabCompass预印本：用生成式逆向设计指导细胞实验

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。

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。

西湖大学郭天南团队发表ProteinTalks：基于扰动蛋白质组学的虚拟细胞模型

西湖大学郭天南团队联合多家机构在Nature发表ProteinTalks，一个以神经常微分方程为核心的虚拟细胞模型，基于18种乳腺癌细胞系、63种FDA批准药物扰动生成的超过3800万条时序蛋白质丰度数据训练。

Ignota Labs白皮书：不同CYP3A4活性肝细胞模型中吉非替尼肝毒性机制分化

Ignota Labs发布白皮书，用SAFEPATH平台在CYP3A4活性低（i18F）和高（i30F）的两株女性iPSC来源肝细胞中，以五个吉非替尼浓度做RNA-seq，两株均抑制globo鞘脂代谢，独立复现此前的PRKD1/PRKD3-鞘脂机制。

北京科学智能研究院等团队在Nature发表蛋白质组虚拟细胞模型ProteinTalks

北京科学智能研究院与西湖大学、北京大学、深势科技、哈尔滨医科大学等单位合作，在Nature发表基于NeuralODE框架的蛋白质组虚拟细胞模型ProteinTalks，用于预测药物响应与发现耐药线索。

Valence Labs 作者运行 Boltz-2 一亿次，检验共折叠能否模拟细胞生物学

Valence Labs 的 Dominique Beaini 用可抢占 GPU 对 9,000 个靶点与 50 万配体运行 AlphaFold-Multimer 和 Boltz-2 共折叠及亲和力预测，累计 1 亿次，构建名为 affinity-prints 的数据集，并借助 Recursion 的表型组学图谱检验预测相互作用与细胞实验数据的对应关系。

Biohub 用 AI 建模肿瘤细胞状态，在 DMG 小鼠中验证双药组合延长生存

Biohub 与哥伦比亚大学等机构的研究者开发 AI 系统，用 ARACNe 与 VIPER/metaVIPER 从单细胞 RNA 测序数据中识别控制肿瘤细胞状态的 Master Regulators，发现同一瘤种的患者共享近乎相同的恶性细胞状态集合，相关结果发表于两篇 Nature Genetics 论文。

NewLimit 2026年5-6月进展：先导资产放大120倍、AI系统实现跨细胞类型泛化

NewLimit 在2026年5-6月进展更新中称，其先导重编程药物已完成生产放大超过120倍，足以支持关键非临床研究，并计划明年进入临床。其AI系统Ambrosia首次实现跨细胞类型泛化，在预测内皮细胞重编程效果时用少于三分之一的实验数据达到与谱系专用模型相当的性能。公司还发现5个可恢复衰老内皮细胞年轻基因表达与再生潜力的重编程载荷，并完成C轮融资。

FutureHouse在Nature发表Robin多智能体系统，用于干性年龄相关性黄斑变性药物重定位

FutureHouse在Nature发表其首篇论文，介绍多智能体系统Robin，该系统将新假设生成与实验数据分析整合进同一连续工作流。研究团队将Robin用于干性年龄相关性黄斑变性，由其提出药物重定位假设并在实验室验证，包括在原代人视网膜色素上皮（RPE）干细胞中验证。

ProtiCelli 生成模型可视化细胞内蛋白

一次性看到单个人类细胞内约13,000种蛋白质会是什么样？ 我们分享 ProtiCelli——一个让这成为可能的生成模型。除了基准测试，我们还展示了它在许多任务中的实用性。 预印本：https://bit.ly/3NY175q 一个线程 🧵👇

insitro 用 AI 从 MRI 推导棕色脂肪表型并完成首个 BAT 全基因组关联分析

insitro 在 Keystone Symposia 肥胖治疗会议上报告，基于 UK Biobank 影像队列（n=69,598）的 Dixon MRI 脂肪信号分数图构建 AI 推导的棕色脂肪（BAT）表型，并完成首个 BAT 全基因组关联分析，识别 81 个独立遗传位点、精细定位到 45 个基因。

Cellarity在Science发表细胞状态矫正药物发现框架并公开单细胞扰动数据集

Cellarity在Science发表论文，提出整合高通量转录组与AI模型的细胞状态矫正药物发现框架，采用实验室在环的深度学习迭代，称表型活性化合物回收率较行业标准方法提升13至17倍。公司同步公开三个单细胞数据集，其中扰动转录组数据集含逾1700个样本、126万个单细胞，可用于跨细胞类型药物响应映射与扰动预测方法基准测试。平台首个候选CLY-124正针对镰状细胞病开展1期临床试验。