摘要细胞是遗传变异与药物扰动调控疾病进程、治疗应答的基本功能单元。但细胞应答具有极强生物学环境依赖性这为药物研发带来核心难题如何预测不同环境下特定扰动对细胞系统的重塑效应。单细胞、空间多组学技术、大规模扰动图谱与人工智能模型的同步发展使该类研究逐步具备可行性。依托上述技术进展虚拟细胞作为整合式计算框架应运而生可在统一模型中同步表征细胞状态、生物学微环境与扰动应答。本文系统阐述虚拟细胞背后的概念基础与建模范式涵盖细胞表征学习、多模态数据融合、扰动预测、机制推断大模块进一步剖析虚拟细胞框架在靶点筛选、药物应答预测、联合用药设计等核心药物研发任务中的应用最后梳理当前技术瓶颈与未来发展方向探讨虚拟细胞作为治疗发现预测体系的发展前景。zhoushiyaotmmu.edu.cnchenjingjingtmmu.edu.cnyuansong.zhaouth.tmc.edu#人工智能 #药物研发 #多组学 #虚拟细胞什么是虚拟细胞表1用于虚拟细胞构建的代表性人工智能模型汇总各类单细胞基础模型、空间模型、扰动预测工具包含发布年份、核心功能、输入输出、基准任务、开源地址涵盖scBERT、Geneformer、GEARS、scGPT、Nicheformer、MaxToki等主流架构虚拟细胞建模范式图1虚拟细胞驱动药物研发统一计算框架概念整体分为3层结构左侧输入层整合单细胞多组学、空间组学、扰动数据集、成像表型、已知生物网络为细胞系统提供多维度观测与先验约束中间核心模块细胞状态表征、生物学环境整合、扰动建模、机制因果推理构成虚拟细胞核心计算单元实现细胞状态数字化、遗传/药物干预仿真、分子与系统应答推断右侧输出层对应药物研发核心任务——靶点识别、作用机制解析、药物应答预测、耐药机制分析、联合用药设计外层循环虚拟细胞构建与应用依赖持续实验验证、模型迭代优化最终目标形成贯通药物研发全流程的数据、机制、干预决策一体化预测平台。图2细胞系统计算建模演化路线还原论生物学单独研究基因、蛋白、生化通路将分子作为独立机制解析系统生物学依托组学重构细胞互作网络采用常微分方程、流量平衡分析等数学手段分析调控、信号、代谢通路全细胞建模整合单细胞、空间转录组、扰动实验、成像数据混合仿真框架耦合复制、转录、翻译、代谢等全套细胞过程虚拟细胞数据驱动范式融合多尺度生物数据利用机器学习学习细胞状态表征支撑药物应答等预测分析。FBA流量平衡分析ODE常微分方程。详细总结思维导图mindmap脑图细胞计算模型4代演化对比主流单细胞AI基础模型汇总参考Br J Pharmacol. 2026 Jul 10. doi: 10.1111/bph.70585.Virtual cell construction for artificial intelligence-driven drug discovery注AI辅助创作如有不当欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。