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      AI顛覆細(xì)胞代謝通路重建,西湖大學(xué)等單位聯(lián)合提出AI虛擬代謝

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      作者:論文團(tuán)隊(duì)

      編輯丨ScienceAI

      細(xì)胞代謝網(wǎng)絡(luò)是生命活動(dòng)的底層操作系統(tǒng)。然而,傳統(tǒng)生化重構(gòu)方法受限于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的稀缺,難以應(yīng)對(duì)高度分支的代謝路徑和復(fù)雜的調(diào)控機(jī)制。與此同時(shí),現(xiàn)有的 AI 方法多停留在靜態(tài)的、基于模板的化學(xué)反應(yīng)預(yù)測(cè)層面,無(wú)法模擬生命體內(nèi)多步驟、自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)過(guò)程。

      如何讓 AI 不僅能推演化學(xué)鍵的斷裂與生成,更能「理解」細(xì)胞內(nèi)的酶特異性、熱力學(xué)邊界以及復(fù)雜的系統(tǒng)調(diào)控?這是通往數(shù)字細(xì)胞孿生的必經(jīng)之路,也是一片極具挑戰(zhàn)的科研無(wú)人區(qū)。

      最近,西湖大學(xué)聯(lián)合上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、百圖生科和上海創(chuàng)智學(xué)院提出并定義了「AI 虛擬代謝」(AI Virtual Metabolism, AIVM)這一開(kāi)創(chuàng)性概念,確立了以「AI + 多組學(xué)」驅(qū)動(dòng)代謝網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的 AGI4S(AGI for Science)研究新范式。

      作為實(shí)現(xiàn)「AI 虛擬細(xì)胞」(AI Virtual Cell, AIVC)宏偉藍(lán)圖中不可或缺且挑戰(zhàn)最大的核心環(huán)節(jié),AIVM 的提出填補(bǔ)了當(dāng)前領(lǐng)域的空白,為虛擬代謝研究指明了全新方向。

      研究論文以《Artificial Intelligence Revolutionizes Cellular Metabolic Pathway Reconstruction》為題發(fā)表在細(xì)胞出版社 (Cell Press) 旗下期刊Trends in Biochemical Sciences上。



      論文地址:https://doi.org/10.1016/j.tibs.2026.01.003

      逆合成思維與生物約束的深度融合

      現(xiàn)有研究大多聚焦于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),這對(duì)于構(gòu)建一個(gè)完備的 AI 虛擬細(xì)胞而言是必要的,但絕非充分的。生命中心法則的終點(diǎn)是代謝,細(xì)胞的物質(zhì)與能量交換核心也在代謝。缺少代謝維度的虛擬細(xì)胞,是不完整的。



      研究團(tuán)隊(duì)提出了一套全新的概念框架 ——AIVM(AI Virtual Metabolism)。該框架并未止步于簡(jiǎn)單的路徑預(yù)測(cè),而是構(gòu)建了一個(gè)包含三大維度的系統(tǒng)性工程:

      1. AI 與多組學(xué)的深度融合:利用在基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組和代謝組等多組學(xué)數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型(LLM),實(shí)現(xiàn)細(xì)胞功能的層次化表征捕捉。

      2. 嚴(yán)格的生物學(xué)約束過(guò)濾器:不同于體外化學(xué)合成,AIVM 引入了酶特異性、熱力學(xué)可行性(如 Gibbs 自由能計(jì)算)及細(xì)胞環(huán)境約束,確保生成的代謝路徑在生物學(xué)上具有真實(shí)可行性。

      3. 從單路徑到全基因組模型:通過(guò)圖搜索等算法與全基因組代謝模型(GEMs)的結(jié)合,AIVM 能夠從設(shè)計(jì)單一生物合成路徑(如青蒿酸的生物合成)擴(kuò)展到對(duì)整個(gè)細(xì)胞代謝網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)模擬與優(yōu)化。

      AI 科學(xué)家(AI Scientist)與數(shù)字細(xì)胞孿生

      AIVM 的提出,標(biāo)志著代謝工程研究從「規(guī)則驅(qū)動(dòng)」向「發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)」的轉(zhuǎn)變。在該范式下,AI 的角色不再僅僅是輔助工具,而是進(jìn)化為真正的「AI 代謝科學(xué)家」。

      通過(guò)耦合多組學(xué)特征與 GEMs 的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),基于 LLM 的智能體(Agent)能夠捕捉非線性的生物學(xué)依賴關(guān)系,自主提出新的代謝路徑假設(shè)、推薦酶的改造方案,并完成干濕實(shí)驗(yàn)閉環(huán)驗(yàn)證等。

      這一突破性范式的建立,是通往完備虛擬細(xì)胞的關(guān)鍵一步。如果說(shuō) AIVC 是合成生物學(xué)的「圣杯」,那么 AIVM 就是點(diǎn)亮這座圣杯的核心火種。它不僅為理解生命運(yùn)作原理提供了全新視角,更為微生物底盤(pán)優(yōu)化、高價(jià)值化合物的綠色制造以及精準(zhǔn)醫(yī)療提供了強(qiáng)大的理論與工具支持。

      結(jié)語(yǔ)

      從數(shù)據(jù)空白到范式確立,這項(xiàng)工作展示了 AI for Science 在生命科學(xué)領(lǐng)域的巨大潛力。盡管完全替代濕實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)仍需時(shí)日,但 AIVM 已為我們描繪了一個(gè)可編程、模塊化且符合生物學(xué)原理的「虛擬細(xì)胞」未來(lái)圖景。

      聲明:包含AI生成內(nèi)容

      特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布,本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。

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