BLOOM：面向转录组虚拟胚胎建模的生物先验流匹配框架
作者提出BLOOM，一个整合时间群体上下文与发育、调控先验的条件流匹配框架，可在查询阶段按时间正反两个方向生成细胞表达分布。在覆盖产前发育、视觉皮层成熟和多器官内皮特化的三个小鼠单细胞图谱上，BLOOM与22个时序预测基线比较，在三套数据集的基因与细胞表达相关性上均排名第一。
推荐理由：该预印本提出条件流匹配框架，在三个小鼠单细胞图谱上与22个时序预测基线比较，为转录组虚拟胚胎建模提供参照。
研发方向
AI虚拟细胞（AIVC） 最新动态
AI 虚拟细胞、遗传与药物扰动、细胞状态动态、药物响应/组合及跨条件泛化；与普通分子虚拟筛选分开，不把注释成绩当作响应预测能力。
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bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 LeapFun精选AI 评分6060 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%。
推荐理由：研究用符号AI为三阴性乳腺癌患者构建肿瘤数字孪生，在31例回顾性数据上给出疗效预测与联合用药假设。
arXiv · q-bio.QM (定量方法)精选AI 评分6363 研究揭示逃逸细胞在不同细胞类型中不均等稀释CRISPR筛选响应
Xuanrui Huang 的预印本提出用逃逸比例衡量单细胞 CRISPR 筛选中未被有效敲低的细胞占比，并基于靶基因计数以两组混合模型估计该比例，在模拟混合中可恢复已知比例。
推荐理由：研究指出逃逸细胞会稀释单细胞CRISPR筛选的扰动响应，并给出按逃逸比例校正的评估思路。
BioArt精选AI 评分7878 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。
推荐理由：该图谱以亿级单细胞数据刻画药物扰动表型，并揭示同靶点药物的周期效应差异，为扰动预测模型提供训练资源。
Ginkgo Datapoints · Updates精选AI 评分6262 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。
推荐理由：该发布提供覆盖近1.3万临床阶段化合物的转录组扰动数据，可作为药物响应与虚拟细胞研究的公开数据资源。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分6262 研究：单细胞基础模型的预测迁移不等于可靠性迁移
该预印本提出可靠性迁移概念，即模型对自身预测何时可能正确或错误的判断能否跨生物情境迁移，并在覆盖多数据集、多模型与多评测设置的十个扰动预测系统中考察。结果显示可靠性迁移在源-目标配对间差异明显，无法仅由预测性能推断，说明预测迁移与可靠性迁移是两类不同的泛化。
推荐理由：研究在十个扰动预测系统中比较预测迁移与可靠性迁移，为单细胞基础模型的置信度评估提供参照。
BioTender精选AI 评分6969 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。
推荐理由：研究用分基因评测揭示总体 AUROC 高分可能绕开扰动区分，为虚拟细胞扰动预测的评测方式提供参照。
arXiv · q-bio.QM (定量方法)精选AI 评分7474 共享克隆使合并筛选中的随机细胞二分看似可重复
该预印本指出，在Perturb-seq等合并筛选里，把同一扰动的细胞随机分成两半并非独立重复，因为两半含相同克隆，构成数据中未标注的伪重复。在基因组规模原代T细胞筛选中，无效应扰动在随机两半间几乎总是一致，而在独立转导重复间仅约一半一致，与噪声预期相当，增加细胞数也未消除这种一致性；按T细胞受体恒定区或克隆条码分成无共享克隆的两半后，超额一致性基本消失。
推荐理由：研究用无效应扰动对照揭示合并筛选中的伪重复问题，并说明其对扰动预测基准与可靠性标签的影响。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 跨上下文扰动迁移方法在2025虚拟细胞挑战赛公开基准上的评测
研究提出一种紧凑数值方法，将公开扰动摘要与在H1 CRISPRi训练靶点上拟合的差异表达核结合，用于跨细胞上下文预测转录响应。该方法以已知训练靶点为中心校准独立的KOLF2.1J来源，迁移其响应方向与幅度排序，并用等渗回归生成预测表达均值。
推荐理由：在2025虚拟细胞挑战赛公开测试集上，该方法与存档冠军分数接近，并显示DES更高、PDS更低的分项差异。
医药魔方精选AI 评分7171 阿斯利康与insitro达成MASH与心肌病独家合作，首付4000万美元
insitro与阿斯利康达成全球独家研究合作，针对MASH与心肌病开展新靶点与创新疗法发现，insitro获4000万美元首付款，并有资格获得最高约14.6亿美元里程碑付款及个位数比例销售提成。
推荐理由：梳理阿斯利康与insitro的MASH与心肌病合作条款，并拆解insitro虚拟人类平台从靶点发现到分子设计的链路。
BioArt精选AI 评分7070 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。
推荐理由：该框架把驱动因素识别、级联路径与虚拟扰动预测串成一条链，为状态转变研究提供可复用的分析思路。
Marinka Zitnik精选AI 评分5858 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）。
推荐理由：该预印本提出跨组织传播扰动效应的生成模型，为空间语境下的扰动响应预测提供参照。
智药局精选AI 评分6262 BMS一日敲定三起AI合作，Pathos获2.37亿美元E轮融资、Tempus获1.375亿美元数据授权
百时美施贵宝（BMS）在10月23日公布三起AI相关合作，包括领投Pathos的2.37亿美元E轮融资（投后估值约30亿美元），并与Pathos、Tempus联手研究阿尔茨海默病等神经系统疾病。
推荐理由：梳理BMS一日内三笔AI合作的分工与金额结构，可看清药企以数据授权加股权投资布局AI的具体方式。
DrugAI精选AI 评分6565 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。
推荐理由：西湖大学团队用局部几何约束跨时间配对与路径学习，为单细胞快照间的轨迹推断提供了可检验的方法参照。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分6060 InverseBench 研究：信息契约决定逆扰动基准实际测量什么
作者提出 InverseBench 框架与线性流程 FSTN，把逆扰动基准的候选信息与终点构造显式化。在相同输入、候选与验证下，嵌套岭回归对转录主成分代理的 Spearman 为 0.959，而对 7,354 个基因中独立测量的 K562 生长适应度为 0.445；七项任务中受控响应条目可得性带来异质增益，CD4 激活为 0.442，外部适应度为 0.116。
推荐理由：研究揭示逆扰动基准的候选信息与终点构造会改变排名结论，为解读此类评测提供参照。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分6060 研究：基因扰动基准的平均化掩盖扰动强度差异，影响模型评测
该预印本研究考察基因扰动响应基准按扰动标签平均所有细胞的做法会丢失哪些扰动强度信息。作者用 X-Atlas/Orion CRISPRi 筛选，以深度校正后的 guide 丰度作为细胞层面扰动强度代理，发现扰动强度越高响应可重复性越好，该效应在 HCT116 和 HEK293T 两株人细胞系中均存在且在 HCT116 中更大。
推荐理由：研究指出扰动基准按标签平均会掩盖扰动强度差异，并据此检验现有模型能否保留这类信息。
GEN (基因工程与生物技术新闻)精选AI 评分5858 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。
推荐理由：研究整合约2000例结直肠癌肿瘤的多组学与单细胞数据，为MSS CRC的联合用药与老药新用提供临床前线索。
Pathos AI 官网资讯精选AI 评分6363 Pathos AI 与 BMS、Tempus AI 达成合作，以阿尔茨海默病等神经疾病为起点推进 AI 药物开发
Pathos AI 宣布与 Bristol Myers Squibb 和 Tempus AI 达成多年战略合作，为阿尔茨海默病及其他神经疾病构建专用数据集与智能体 AI 能力。
推荐理由：Pathos 与 BMS、Tempus 围绕神经疾病数据与 AI 平台达成合作，可观察 AI 平台如何介入临床开发决策。
DrugAI精选AI 评分6868 Nature Communications发表scTransMIL，从单细胞数据定位恶性细胞与致病基因并在小鼠关节炎中验证
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。
推荐理由：文章梳理了scTransMIL从样本表型定位到细胞与基因线索的路径，并给出OGT靶点在动物实验中的验证链条。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分6060 GeoSinkhorn Flow：面向单细胞表型景观扰动条件动态的几何感知流匹配
作者提出 GeoSinkhorn Flow，一个以扰动为条件、几何感知的流匹配框架，用于把静态表型景观转为动态表型景观，为每个条件级点连接符合景观几何的测地线输运轨迹。该方法用热扩散几何定义流形感知的输运代价，训练几何自编码器使隐空间欧氏距离与静态表型景观几何对齐并扩展到未见细胞，并以扰动特异的基因或药物嵌入作为输运动态的条件。该工作为 bioRxiv 预印本，摘要未给出定量评测结果。
推荐理由：该预印本把静态表型景观扩展为条件级输运轨迹，为单细胞扰动动态预测提供了一种几何约束方法。