#跨条件泛化

Atlas Bio完成1250万美元融资，用AI模拟预测药物应答替代动物试验

瑞士巴塞尔初创企业Atlas Bio走出隐匿模式，完成1250万美元融资，其中Creandum领投1000万美元种子轮，First Momentum Ventures与LEA Partners此前领投250万美元种子前融资。

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%）。

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。

虚拟细胞需要什么数据？Ginkgo从临床阶段药物库切入的ReFRAME转录组数据解读

Ginkgo Datapoints于2026年10月27日宣布为ReFRAME药物重定位库中12,949种化合物生成DRUG-seq转录组数据，纳入虚拟细胞药理学计划VCPI，平台总覆盖超过26,000种化合物。

同一新闻，精选展示《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》

人类理解生命的方式，可能正在限制 AI

Morgan Levine 在《Biology Beyond Human Intuition》中提出，细胞类型标签、实验条件和论文叙述构成的选择性观测，会成为语言模型学习生命的边界。

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。

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。

18 岁、没有生物学背景，他用 AI 冲进虚拟细胞竞赛前 20

18岁独立参赛者Ahmet Dedeler在Arc Institute虚拟细胞竞赛中自述阶段排名进入1000多支队伍的前20，并称已记录400次实验、850次代码提交。

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。

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？

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。

实验室批次效应与AI模型学习

在湿实验室数据上训练的模型，可能学到的不是底层生物学，而是某个研究实验室的怪癖。 “批次效应”指的是生物样本所反映的更多是关于谁做了实验、何时做的、在哪个仪器上做的，而非所关注的生物学本身。 观看 Zeinab 解释实验室如何应对批次效应，以确保 AI 模型学到的是底层生物学，而非噪声。

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。

Valence 谈细胞响应预测与多模态数据整合

衡量细胞内部发生的变化有很多种方法。 单独来看，每种测量都是不完整的。综合起来，我们才能开始预测细胞响应、了解机制，并将这些发现跨细胞类型泛化。 遗憾的是，整合不同数据模态并不像听起来那么简单。 想了解更多，请看 Ali Denton 的 Valence at the Whiteboard。 🎥 完整视频链接见下方

Valence Labs 谈虚拟细胞在药物研发管线中最该发力之处

Valence Labs 发文认为，虚拟细胞最有价值的定位不是加速临床前流程，而是提升进入临床的候选质量，即做转化靶点验证。文章提出三个问题：靶点扰动是否在人类疾病生物学中产生预期效应、效应能否在患者生物变异中保持稳健、以及能否对疾病情境形成足够选择性；并建议在现有分子测量基准之外增加决策层评估，例如回溯识别后来因人类生物学不符预期而失败的假设。

NewLimit夏季进展：重编程AI与肝细胞疗法

这是我们迄今最具动能的夏天 @newlimit - 重编程AI通过谱系泛化实现3倍数据效率 - 我们的先导治疗资产制造规模扩大超100倍 - 新增4个先导化合物可恢复衰老肝细胞功能，内皮中新增5个载荷 更多内容见我们的博客

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。