西湖大学与阿里巴巴新AI模型预测干细胞重编程

AI让干细胞研究不再盲目猜测

干细胞重编程——将成体细胞逆转回灵活的胚胎样状态——长期以来一直是一个繁琐的过程。研究人员通常依赖直觉和反复试错，测试无数种基因因子组合来诱导细胞改变身份。但现在，西湖大学与阿里巴巴达摩院的合作将人工智能带入了实验室。

他们开发了一个名为“归元”（寓意回归本源）的模型，能够模拟和预测不同重编程因子组合如何影响细胞命运。结果如何？为原本缓慢、昂贵且充满不确定性的过程提供了一条捷径。

干细胞重编程涉及25个关键谱系调控因子。理论上，这些因子可以有近400万种不同的组合方式。在实验室中测试哪怕一小部分组合也是不切实际的——每次实验耗时数周且成本高昂。

归元采用双模态编码策略来处理这种复杂性。它从现有数据中学习单个因子及其相互作用如何影响细胞行为，然后预测未测试组合的结果。该模型还包含一个可解释性模块，使研究人员能够理解为什么某个特定组合被预测有效。

团队对归元进行了测试。在模型分析了所有近400万种潜在组合后，它突出了最有希望的组合。当研究人员在实验室中尝试这些顶级推荐时，他们成功生成了高质量的胚胎样干细胞——这些细胞实际上比他们之前生产的任何细胞都要好。

“这是一个游戏规则改变者，”一位首席研究员说。“现在我们可以让AI引导我们找到最有效的路径，而不是盲目实验。”

其影响不仅仅在于使干细胞研究更快、更便宜。可靠地获取高质量重编程细胞可以加速多个领域的进展：

归元并非只会一招。同样的方法可以应用于其他细胞重编程挑战，例如将皮肤细胞直接转化为神经元或肝细胞。通过使过程更可预测，AI可以帮助释放干细胞疗法的全部潜力。

当然，模型的预测仍需在实验室中验证。但随着更多数据反馈到系统中，归元只会变得更聪明。目前，它是AI如何加速生物学发现的一个有力例证——将一个令人生畏的组合难题转化为可解决的问题。