提出“AI虚拟细胞”的团队，现在要虚拟整块组织了
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Source: MIT科技评论中文Publish time unverified
2024 年 12 月，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的夏洛特·邦纳（Charlotte Bunne）团队联合斯坦福大学、谷歌研究院、哈佛大学等机构在《细胞》（Cell）发文，首次系统阐述“AI 虚拟细胞”（AIVC）这一全新研究范式：用基础模型学习跨尺度、跨模态的生物数据，构建一个能预测健康和疾病状态下细胞行为的通用表征。 一年多过去，AIVC 方向涌现出数种面向单细胞组学和基因组序列的基础模型，覆盖细胞类型识别、扰动响应预测、基因功能推断等任务。但进入更大尺度，虚拟组织（Virtual Tissues）层面的工作仍然稀少。 原因在于，空间蛋白质组学本应是组织模型最理想的数据模态之一，而由于抗体面板、成像平台和实验协议高度异质，领域长期处于各自为战的孤岛状态，通用表征迟迟没有出现。 为解决这一问题，近日，邦纳团队正式推出 VirTues 基础模型，这是一种计算化、空间分辨的组织状态表征。在虚拟空间里，该模型第一次实现了对真实组织信息的跨队列累积、比较、查询和不同任务间的复用。相关研究已于 8 月 5 日发表在《自然》（Nature）。 孤岛困局与三层解法 以成像质谱流式（IMC）为…