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摘要

人工智能驱动数字生命体（AIDO），例如虚拟细胞，近期在AI与生物学领域引发广泛关注与畅想。本文将虚拟细胞设想为１种多模态、多尺度、具备状态记忆的动态计算系统，能够模拟活细胞的活动与行为。该系统有望将细胞生物学从湿实验室细胞模型的试错实验，转变为数字实验室内组合干预的系统化模拟。本文提出世界模型作为实现这一愿景的运行框架，这是类新兴AI范式，支持复杂动态环境下的动作条件化模拟、反事实推理以及长程规划。在该框架定义下，虚拟细胞世界模型（VCWM）可表征持久的细胞状态，并模拟细胞在遗传、化学、环境以及其他生物学干预下的状态演化。不同于针对特定任务或终点优化的预测基础模型，虚拟细胞世界模型旨在对底层细胞系统进行建模，让干预沿着演化的细胞状态传播，随时间生成连贯的分子、结构、相互作用及形态学输出结果。本文阐述实现该构想的架构、数据框架、训练策略与评估原则，并探讨现有生物学基础模型如何作为其构建模块。认为虚拟细胞世界模型有望变革生物学发现模式：从穷举式实验搜索，转向对已学习得到的细胞世界进行结构化探索；实现反事实推演、理性干预设计，最终促成更具预测能力、可设计、可编程的细胞生物学。如何构建AI驱动的数字生命体？

eric.xing@genbio.ai

le.song@genbio.ai

#虚拟细胞 #世界模型 #数字生命体 #多模态 #反事实推理 #扰动模拟 #细胞动态仿真 #生物基础模型

引言

图1 从预测走向模拟

虚拟细胞是细胞的世界模型，可预测并模拟细胞状态，包含分子丰度、调控关系、分子结构与定位、细胞功能以及细胞形态。在VCWM中，各类干预作为提示输入，生成连贯的多模态细胞状态演化轨迹，而非孤立的预测结果。该模拟器还可以完成逆设计任务：应当设置怎样的提示，才能诱导得到目标细胞状态。

可操作化定义

图2虚拟细胞世界模型对细胞状态的运算逻辑

(A) 编码函数：将生物学观测转换为细胞状态；

(B) 解码函数：把状态还原为可观测生物学读数；

(C) 扰动函数：更新细胞状态；

(D) 设计生成函数：给出能够把当前状态迁移至目标状态的干预方案。

虚拟细胞在生物医学中的应用场景

表1虚拟细胞世界模型的代表性使用案例

本表列举代表性查询输入与预测输出，展示虚拟细胞世界模型如何将多样化生物学模态整合至统一仿真框架。分为4大类：状态查询、干预模拟、靶点识别、分子与干预设计、适应性更新。包含染色质可及性、转录本亚型、蛋白复合物、CRISPR编辑、小分子扰动、靶点‑配体复合物、ADMET性质预测等示例。

虚拟细胞世界模型的架构

图3 虚拟细胞世界模型整体架构

结构化编码器ε将异质生物学模态与网络结构嵌入统一隐流形M。基于图神经网络与Transformer结合的动作条件化残差转换算子F，在流形M上生成轨迹zt+1=F(zt,at)，融合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，将隐状态映射回连贯的分子与表型观测结果。结构化编码器‑解码器混合架构兼顾生物学先验归纳偏置与数据驱动表达能力；底层模块包含条件扩散/流匹配模块，分别处理遗传扰动、化学扰动。

与其他方法的核心区别

表2按主要输入输出域归类的代表性生物学模型

对比VCWM与ChemBERTa2、Uni‑Mol2、ESM‑2、scGPT、Geneformer、CellFlux等主流生物模型；打勾代表该方法重点覆盖的能力域（分子、DNA、RNA、蛋白、结构、转录组、形态、动力学、路径推理）。绝大多数现有模型专精单一或少数模态；虚拟细胞世界模型旨在将这些组件整合，构建支持动作条件化仿真的连贯细胞状态动力学系统。

结论与展望：迈向虚拟生物学

图4 2大拓展维度

纵向维度：虚拟细胞库，积累不同细胞类型、基因型、疾病状态的多样化细胞状态。横向维度：虚拟细胞组合构建更高层级系统，依次为虚拟分子（0级）、虚拟细胞（1级）、虚拟组织（2级）、虚拟器官（3级）、虚拟生物体（4级），逐步构建一体化生物学世界模型。高层级生物智能复用下层智能的能力。

详细总结

思维导图

mindmap脑图

核心概念：从预测模型到世界模型

VCWM四大核心功能（图2）

VCWM可回答的12类问题（表1）

系统架构（图3）

VCWM vs现有生物基础模型（表2）

数据需求（3层）

3大技术挑战

评估范式（3层）

垂直扩展

生物学尺度层级

参考

Cell. 2026 Sep 17;189(19):5831-5844. doi: 10.1016/j.cell.2026.08.042.

A world model of the virtual cell

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