2024年诺贝尔物理学奖和化学奖授予在人工智能领域，特别是在生物计算方面取得突破性贡献的科学家，标志着AI正在重塑生命科学研究范式。这两项诺贝尔奖花落计算生物学领域，在开启数字生命这一前沿方向的大门的同时铺就了深远的前行之路。可以预见，我们将步入数字生命的时代。通过对前沿知识的整合和思考，并根据对数字细胞的未来发展的见解，我们在此提出了一个初步的数字细胞构建理论框架。
导 读
高通量的细胞生物学观测方式为我们带来了海量且复杂多样的生物学数据。然而，这些数据来自不同的生物信息载体和高通量技术，具有各自独有的特征维度和语义，这使得我们很难通过全景细胞动态网络来模拟细胞在不同外界或内部事件下的全局动态关联变化，也难以清晰地阐明疾病的发展规律。因此，构建一个具备完整动态生命功能的“数字细胞”，成为了我们全面认识生命科学规律的一个重要趋势和迫切需求。
图 1 数字细胞模型的构建
构建AI驱动的数据库
在构建数字细胞模型之前，开发数据处理人工智能（Data Processing Artificial Intelligence, DPAI）可以突破现有生物学数据处理的瓶颈。通过重新编译数据处理流程，开发专门的生物学AI系统，以期实现数据的自动化和标准化处理。该系统可自动识别并整合多维度数据，并通过持续学习不断提升数据处理能力。基于此建立的AI驱动的数据库（AIDD）不仅存储数据，更能深入理解数据之间的相关性，为后续的数字细胞模型构建奠定坚实基础。
构建数字细胞模型
我们提出构建一个基于人工智能的数字细胞模型（Digital Cell Model, DCM），就像打造一个精密的"细胞数字孪生体"，用来模拟和可视化细胞内发生的各种动态变化。这个过程可以比作翻译和理解"细胞的语言"——我们需要先学会细胞在"说什么"，才能准确地在计算机中重现细胞的行为。
在这个过程中，可以运用（DPAI），它能够自动分析和理解不同类型的细胞数据，就像一位精通多国语言的翻译家，可以将各种"细胞方言"转换成一种统一的、计算机可以理解的"通用语言"。
构建这个数字细胞模型时，我们需要考虑细胞内的方方面面。想象细胞就像一座繁忙的城市，城市里的每个分子都不是随意分布的，而是井然有序地在特定的位置发挥着特定的功能。因此，具有功能的模型需要整合大量信息，包括细胞内各种分子的空间分布、它们之间的相互作用关系、基因的表达情况，以及各种调控机制等。这就像在构建一个微观城市的完整运行图谱，帮助我们更好地理解细胞这座"微型城市"是如何运转的。
应用场景
我们期望DCM能够模拟细胞的动态生命特征，并基于此开发出多种应用场景。首先，动态模拟并追踪各谱系细胞的分化轨迹，在大规模生物数据中挖掘细胞发育的潜在分子调控机制。其次，开展虚拟细胞生物学实验，通过调控特定分子的表达水平，观察细胞内信号通路的变化，探究这些变化如何影响细胞表型。此外，结合可视化工具， 构建依附于真实细胞空间、遵循细胞生命活动规律并具有高度仿真动态反应的数字细胞模型，为疾病研究提供可靠的初级模型。
总结与展望
随着生物学领域迈入高维数字化的新纪元，DCM为该领域带来了前所未有的机遇与挑战。作为数字化进程中的核心组件，DCM如同一座桥梁，系统性地整合了当前细胞和分子生物学的丰富知识，初步具备了模拟真实细胞变化与行为的能力。通过融合海量、多元的生物观测数据，DCM有望深入揭示细胞内的机制和动态过程。随着人工智能计算能力的不断提升，生物学的全面数字化已不再是遥不可及的梦想。在可预见的未来，我们完全有理由期待这一愿景的实现。届时，DCM将成为连接理论与实验的核心桥梁，不仅极大地推动生物和医学研究的深入发展，还将为探索生命的奥秘提供强有力的工具，最终为人类健康作出重要贡献。
责任编辑
刘佳雨 解放军总医院
封红亮 广州医科大学
本文内容来自The Innovation 姊妹刊The Innovation Life 第2卷第4期发表的OUT-OF-THE-BOX文章“AI-driven construction of digital cell model” (投稿: 2024-07-17；接收: 2024-10-31；在线刊出: 2024-11-14)。
DOI：10.59717/j.xinn-life.2024.100102
引用格式：Yang T., Ma F., Qian H., et al. (2024). AI-driven construction of digital cell model. The Innovation Life 2: 100102.
作者简介
钱海利 中国医学科学院肿瘤医院分子肿瘤学国家重点实验室研究员，北京协和医学院博士生导师。2008-2009年于美国北卡莱罗纳大学教堂山分校进行博士后研究。围绕肿瘤耐药的难题，形成较完整的基础研究-转化研究的体系：1）CDKs 是肿瘤转移和耐药的新机制及干预靶点网络的核心；2）以CDK12 为新靶点的HER2+乳腺癌耐药克服新策略研发；3）CDKs 特异性可变剪接与靶向药物敏感性研究推动肿瘤精准治疗进入下一代精准维度；在肿瘤细胞生物学大数据爆发的形势下，提出肿瘤数字细胞的新前沿，开拓肿瘤细胞生物学研究新范式。近年来主持国家自然科学基金8项，国家重点研发计划1项及骨干课题多项；参编国家卫健委《肿瘤个体化治疗检测技术指南（试行）》。在Nature Medicine, STTT, Nature Communications, Advanced Science, Military Medical Research, Leukemia, 等期刊发表SCI论文50余篇，授权专利8项。
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