Cell：邢波/宋乐提出「虚拟细胞世界模型」（VCWM），给虚拟细胞装上操作系统

发布时间：2026-09-21来源：生物世界

撰文丨王聪

编辑丨王多鱼

排版丨水成文

大约 46 亿年前，地球诞生；大约 35 亿年前，地球上进化出了首个碳基细胞——蓝细菌。直到 20 多年前，康涅狄格大学 Leslie M. Loew 首次提出了“虚拟细胞”（Virtual Cell）概念。

近年来，高通量技术和人工智能（AI）的最新进展为更复杂的虚拟细胞模拟铺平了道路。2024 年 12 月 12 日，Stephen Quake 等人在 Cell 期刊发表了题为：题为：How to build the virtual cell with artificial intelligence: Priorities and opportunities 的展望文章，提出了人工智能虚拟细胞（AI Virtual Cell，简称为 AIVC）的概念，并为 AIVC 的构建提供了一个愿景，阐述了构建 AIVC 的机遇和挑战【1】。

2026 年 8 月 13 日，GenBio AI 公司联合创始人邢波教授和宋乐教授等在 Nature Medicine 期刊发表了题为：How to build an AI-driven digital organism 的展望文章【2】，文章提出了一个更宏大的愿景——构建“AI 数字生命体”（AIDO），这是一个模块化、可连接且整体化的多尺度基础模型系统，利用 AI 来建模和模拟生物学与生命过程。细胞是其中一个尺度，而 AI 虚拟细胞（AIVC）只是 AIDO 的一个子集。

他们设想，虚拟细胞是一种多模态、多尺度、动态且具有状态的计算系统，能够模拟活细胞的活动与行为。这种系统有望将细胞生物学从湿实验室中基于细胞培养模型的试错实验，转向数字实验室中对组合干预进行系统性模拟。

2026 年 9 月 17 日，邢波教授和宋乐教授在 Cell 期刊发表了题为：A world model of the virtual cell 的展望文章，提出了“世界模型”（World Model）作为实现“AI 数字生命体”（AIDO）这一愿景的操作框架，不把细胞当成待预测的黑箱，而把它当成一台有状态、可干预、会演化的系统，即虚拟细胞世界模型（Virtual Cell World Model，VCWM）。在此框架下，VCWM 表示一个持续存在的细胞状态，并模拟其在基因、化学、环境及其他生物干预下的演化过程。

与针对特定任务或目标优化的预测性基础模型不同，虚拟细胞世界模型（VCWM）旨在建模底层细胞系统，使干预措施能够通过不断演化的状态传播，并随时间生成一致的分子、结构、相互作用及形态学结果。他们还提出了一种架构、数据框架、训练策略和评估原则，以实现这一愿景，并探讨现有生物基础模型如何作为其构建模块发挥作用。

他们设想，虚拟细胞世界模型（VCWM）有望将生物发现从耗时的实验搜索转变为对已学习的细胞世界的结构化探索，从而支持反事实探究、理性干预设计，最终实现更具预测性、可设计性和可编程性的细胞生物学。

现代生物学通过分子、细胞、结构和系统层面的研究方法迅速发展，形成了跨越多种模态和尺度的日益丰富的生物组织图景。单细胞、空间组学以及多模态技术的最新进展，进一步增强了我们以前所未有的细节刻画生物系统的能力。

然而，尽管取得了这些进步，大多数实验和计算框架仍局限于特定的数据类型、生物学问题或预测任务。许多重要的生物学问题——尤其是涉及疾病、发育和干预的问题——需要对细胞状态在不同模态和时间维度上的适应性进行整体性和协调性的理解。应对这一挑战，需要建立能够将分子测量与系统水平行为相连接，并实现对生物系统整体推理的整合性框架。

近年来，AI 数字生命体（AIDO）前景在人工智能和生物学领域引发了广泛关注与无限想象。AIDO 本质上是一种生物学模型，它利用多模态、多尺度的 AI 基础模型，将异构的生物数据整合到统一的计算框架中，从而实现对跨尺度生物系统的预测、模拟和编程。借助 AIDO，我们可以构想生命科学的新范式——实体实验室将得到数字实验室的补充，甚至部分取代；生物学实验可在计算机中进行模拟，概念设计也能通过仿真验证，其模式类似于半导体设计和天气预报中的仿真驱动流程。

AIDO 的基础是“虚拟细胞”这一概念：一种能够表征和预测细胞行为的计算系统。近年来，随着人们致力于开发日益全面的细胞计算模型，这一愿景已取得显著进展。诸如 Chan Zuckerberg Initiative 提出的预测性细胞系统路线图、Arc 研究所的大规模扰动基础模型，以及不断发展的生物学基础模型系列等举措，都是推动细胞生物学数字化的重要步骤。这些努力共同表明，可以从大规模生物数据中学习到细胞状态与响应，从而对分子系统及其对外界扰动的反应提供越来越丰富的表征。

一个自然的后续问题是——这些预测模型能否发展为计算系统，不仅能够评估生物学结果，还能模拟细胞在任意干预条件下的行为。对细胞生物学家而言，虚拟细胞不仅仅是在扰动后预测基因表达的工具，更是一种可被遗传、化学或环境干预所作用的活细胞的计算替代物，其分子、结构、功能和表型状态能随时间一致地演化。这样的系统能够在实际实验之前探索不同的干预策略，从而为传统的细胞培养系统提供一种数字化的对应方案。

“世界模型”（World Model）为上述目标提供了一个自然的计算框架。在 AI 领域中，世界模型是一种生成系统，能够预测环境在行动作用下的演变过程，支持模拟、反事实推理和长期规划，而不仅仅是孤立的预测。将其应用于生物学时，虚拟细胞世界模型（Virtual Cell World Model，简称 VCWM）将细胞状态表示为一个动态演化的系统，其中干预措施作为对潜在细胞状态的操作符，其产生的轨迹则被解码为连贯的分子和表型观测结果。

从这一角度来看，近期生物学计算模型的进展可被视为构建功能日益强大的虚拟细胞的重要基石——

RNA-seq 扰动模型提升了我们预测干预措施下转录响应的能力。
基于大语言模型（LLM）的系统已展现出生物推理和知识整合的能力。
机制性全细胞模型已为细胞动力学建模建立了计算框架，适用于对相关机制已有充分理解的场景。

因此，虚拟细胞世界模型（VCWM）旨在将这些相互补充的研究进展统一到一个单一的、以行为为条件、多模态且动态的框架中，支持连续仿真，而非孤立地优化各个预测任务。世界模型的思路来自 AI 另一个方向：让智能体在内部模拟环境。给它当前状态，给它动作，它推出下一状态；再给动作，再推一步。用到细胞上的虚拟细胞世界模型，关键不是“又训练了一个大模型”，而是把多模态、多尺度、动态、可干预整合到同一个状态空间。

从预测到模拟。虚拟细胞是一种细胞世界模型，能够预测并模拟细胞的状态，包括分子种类的丰度与调控关系、其结构和位置、细胞功能以及形态。干预措施在虚拟细胞世界模型（VCWM）中作为提示输入，该模型可生成连贯的多模态细胞状态轨迹，而非孤立的预测结果。这种模拟器使得人们能够进行逆向设计，即如何编程这些提示以诱导出期望的细胞状态。

VCWM 在细胞状态上运行。(A) 编码器函数将生物观测数据转换为细胞状态。 (B) 解码器函数将状态解释为可观测的生物学读数。 (C) 扰动函数更新细胞状态。 (D) 设计与生成函数提出干预措施，使当前状态向期望状态转变。

VCWM 的整体架构。结构化编码器 E 将异质的生物学模态和网络结构嵌入到统一的潜在流形 M 中。一个动作条件化的转移算子 F 在 M 上诱导轨迹 z_t+1 = F(z_t, a_t)，融合了符号推理与连续动力学。结构化解码器 D 在跨模态一致性约束下，将潜在状态投影回一致的分子和表型可观测量。该结构化编码器与解码器的架构采用残差网络设计，结合图神经网络与 Transformer 架构，以平衡归纳偏置与表达能力。

VCWM 的两个扩展方向。在垂直轴上，虚拟细胞库汇集了不同细胞类型、基因型和健康状态下的多种细胞状态。在水平轴上，虚拟细胞组合成更高层次的系统，如组织、器官和生物体，逐步构建出日益整合的生物学世界模型。

实现上述愿景，不仅需要模型架构的进步，还需要更丰富的扰动数据集、长期时间尺度的测量以及多尺度实验系统，这些对于学习忠实的生物学世界模型至关重要。与此同时，个性化虚拟细胞也引发了关于隐私、知情同意、所有权和治理的重要问题，尤其是当它们开始越来越准确地编码个体生物学特征时。因此，负责任的数据管理应与技术本身同步发展。

如果得以实现，虚拟细胞与 AI 数字生命体（AIDO）不仅将加速实验进程，更可能彻底改变探索生物学可能性的方式，使发现过程从在湿实验室和动物模型中进行的穷尽式搜索，转变为通过模拟生物学在已学习的细胞世界中进行结构化导航。更广泛而言，这一范式预示着生物学正迈向一个以计算和设计驱动的学科。正如计算机辅助设计（CAD）推动了建筑与机械设计的发展，电子设计自动化（EDA）革新了半导体工程，大规模模拟支撑了现代天气预测，虚拟细胞世界模型（VCWM）或许将成为生物设计的计算基础。在此视角下，模拟与计算推理将成为构建“虚拟生物学”的核心要素，该领域将以 AI 驱动的决策、实验、干预和工程为基础，使生物学更接近预测性设计与可编程系统的工业时代。

原文链接：

1. https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01332-1

3. https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(26)01015-9