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”。
#扰动预测
TurbineAI 评分2222
AI蛋白质精选AI 评分8383 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。
推荐理由：该研究用3800万条时序蛋白质组数据训练虚拟细胞模型，为药物响应预测提供了不同于转录组路线的参照。
Valence LabsAI 评分2020 Valence Labs谈扰动预测数据规模挑战
要解码生物学，我们希望理解干预（遗传或分子层面）如何改变细胞状态。 挑战在于规模：约有10⁶⁰种类药分子，我们希望理解它们在许多不同细胞背景下的效应。 即便在最先进的实验室中，覆盖如此大的搜索空间也是不可行的。 但充分的数据多样性对于训练能够泛化的扰动预测模型至关重要。 那么，我们该怎么做？
EMBL-EBI News精选AI 评分5858 EMBL-EBI 视角：基准评测如何支撑生物医学 AI 的可靠性
EMBL-EBI 研究负责人 Julio Saez-Rodriguez 等人在一篇 Perspective 文章中讨论生物医学基础模型的基准评测，提出数据质量、模型仓库与评测框架三个相互关联的支柱，并主张将性能评估与方法开发隔离、由独立方在未见数据上评测。
推荐理由：EMBL-EBI 研究负责人系统梳理生物医学基础模型基准评测的三角框架与独立评测原则，为理解模型评测争议提供参照。
BioMap 百图生科AI 评分5252 百图生科与华大智造签署战略合作，联合构建虚拟细胞大模型与数据基础设施
百图生科与华大智造于 2026 年 9 月 11 日签署战略合作协议，将依托百图生科的虚拟细胞模型与华大智造的实验设备，联合构建专属虚拟细胞大模型，并面向虚拟细胞和虚拟扰动搭建高质量数据基础设施。
北京科学智能研究院AISI精选AI 评分8282 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。
推荐理由：研究用时间分辨扰动蛋白质组训练动力学虚拟细胞，并给出药效预测与实验验证的完整链路。
BioMap 百图生科精选AI 评分5858 百图生科提出虚拟细胞原生系统三层架构并披露 BioMap Cell OS 进展
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。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 回顾表型组学演进：从监督迁移学习到生成式基础模型
Valence Labs 的 Inside Valence 文章梳理细胞表型组学从监督迁移学习走向自监督与生成式基础模型的路径，起点是 2019 年 Recursion 的 RxRx1 Kaggle 竞赛，该任务覆盖约 1,100 个 siRNA 条件、125,510 张图像，并在 50 多个实验批次中重复筛选。
推荐理由：梳理细胞表型组学从监督迁移学习到生成式基础模型的演进，并说明RxRx3数据集在虚拟细胞研究中的支撑作用。
Valence Labs 官网资讯AI 评分3636 Valence Labs 回顾 ICML 2026：AI4Bio 论文占比 2.5%，聚焦模型效率与扰动预测
Valence Labs 回顾 ICML 2026，AI for biology 与健康方向论文占全部接收论文的 2.5%，在主题领域排名第 5。会议聚焦模型效率与转录组扰动预测，PerturbDiff、scBIG 等采用流匹配报告了当前最优性能，PerturbODE 则借助神经常微分方程推断基因调控网络。
NewLimit · Progress Blog精选AI 评分6868 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。
推荐理由：NewLimit 披露先导资产放大生产与跨细胞类型泛化的进展，呈现重编程药物从发现走向临床前的具体路径。
SynBioBeta NewsAI 评分3838 Anthropic 招聘生物学家、自建湿实验室，并收购 Coefficient Bio 押注药物发现
Anthropic 正招聘生物学家、开设湿实验室，并于上月收购成立八个月的初创公司 Coefficient Bio，以引入靶点选择、模态选择和管线规划等生物技术项目运营经验。
Theodoris Lab精选AI 评分8282 Theodoris Lab 发布时序 AI 模型 MaxToki，预测细胞状态轨迹与干预靶点
Theodoris Lab 发布时序 AI 模型 MaxToki，用于生成动态轨迹中的过去、中间与未来细胞状态，并预测诱导目标状态转变的干预。模型基于近 1 万亿基因 token 训练，覆盖约 1.75 亿单细胞转录组和约 1 亿条跨人类一生的细胞状态轨迹，采用连续数值 tokenization 与两阶段训练（上下文长度从 4096 扩至 16384）。
推荐理由：该模型把细胞状态建模扩展到时间轴，并在人源细胞与小鼠中验证了预测的促衰老靶点。
NewLimit · Progress Blog精选AI 评分6060 NewLimit 2026年1-2月进展：首个候选药物进入规模化生产，多任务Ambrosia模型使发现效率提升逾2倍
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。
EMBL-EBIAI 评分4242 EMBL-EBI扰动目录更新
🔬扰动目录（Perturbation Catalogue）全新更新！ 全新设计的界面、更丰富的数据集和强大的分析工作流，让探索遗传扰动数据比以往更加便捷。https://www.ebi.ac.uk/perturbation-catalogue/ #生物信息学 #功能基因组学 @OpenTargets
NewLimit · Progress Blog精选AI 评分7272 NewLimit 2025 年度回顾：首个临床前候选与 AI 系统 Ambrosia
NewLimit 在 2025 年度回顾中称，公司提前建成首个临床前候选，其重编程载荷可在老年肝细胞中恢复多项年轻功能，并在动物模型中未见肝毒性或肿瘤。公司还推出 AI 系统 Ambrosia，称其在扰动预测任务上达到该领域领先水平，并将载荷设计环节的发现速率相对基线提升逾 2 倍。
推荐理由：NewLimit 复盘其重编程药物发现引擎，披露 AI 系统 Ambrosia 在扰动预测与载荷设计上的表现及首个临床前候选。
Cellarity精选AI 评分7474 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。
推荐理由：该框架把高通量转录组与主动学习闭环结合，并公开扰动数据集，为表型筛选的评测提供参照。