正如每个玩家所知，计算机可以合理地模拟几乎任何事情，从家庭的日常事务到多行星文明面临的危机。模拟生命的基本单位——细胞——应该是轻而易举的，但事实并非如此。每个细胞都是一个复杂的生物分子生态系统，这些分子相互作用并以不易理解的方式对外部信号作出反应。而一种细胞类型的特性不一定适用于另一种细胞类型。但混乱中有秩序。‘虚拟细胞’捕捉到生命中最基本的过程：细菌分裂。加州斯坦福大学的生物工程师Emma Lundberg表示：“细胞是一个复杂系统，是一个高度稳健和有韧性的系统。但它也是一个高度结构化的系统——细胞有其架构。”在过去的几年里，研究人员开始逆向工程这种架构，将大量的分子数据转化为‘虚拟细胞’——模拟细胞内部环境的模型，包括静息状态和响应外部触发时的状态。目前几个团队正在利用丰富的转录组（基因表达）和其他数据集，构建可能揭示疾病基础生物学及治疗干预角度的模型。位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的Arc Institute的机器学习研究员Yusuf Roohani表示：“我们必须将虚拟细胞视为实现特定目标的一种手段，对于我来说，这个目标是加速假设搜索过程。”然而，这一领域距离完全功能的虚拟细胞仍然相去甚远。德国慕尼黑亥姆霍兹中心的计算生物学家Fabian Theis表示：“我不认为人们会理智地声称他们构建了一个虚拟细胞，除非他们需要出售初创企业。”目前的模型可以捕捉静态细胞状态，但在准确预测动态变化方面仍然面临挑战。达到更高的计算机进化水平将需要越来越多的多样化数据和智能的组合策略。强大的基础人工智能革命为虚拟细胞的热情提供了强有力的助推，但科学家们已在构建计算细胞模型方面挣扎了几十年。加拿大多伦多大学的人工智能专家Bo Wang表示：“甚至在20多年前，我们就有了‘虚拟细胞1.0’，当时人们试图用微分方程来描述系统生物学。”‘世界模型’是人工智能最新的热点：它们是什么，它们能做什么？这样的模型具有以可测量的、理解良好的生物化学和生物物理原理为基础的优势——将描述包括代谢、通讯和运动等细胞功能的方程串联在一起。Lundberg表示：“你实际上拥有机制性理解——你可以正确解读这些，这一点非常吸引人。”例如，伊利诺伊大学香槟分校的Zaida Luthey-Schulten领导的团队在3月发布了一种复杂的数学模型，真实地复制了Mycoplasma细菌的细胞分裂。印第安纳大学布卢明顿分校的工程师Paul Macklin及其团队花费了十多年开发了一种名为PhysiCell的框架，用于模拟人类细胞和组织如何对多种环境刺激做出反应。Macklin表示，这一模拟器在建模癌症生物学方面非常有用，包括驱动进展或对免疫治疗反应的因素。尽管取得了这些成功，数学模型本质上受到研究人员对细胞生物学理解的限制。人类细胞图谱等计划产生了大量的基因表达和其他数据，包括蛋白组学和表观遗传学，但从数以千计的分子相互作用中提取生物学意义极为困难。这正是人工智能模型大放异彩之时，瑞士洛桑联邦理工学院的人工智能研究员Maria Brbić表示：“它们在探索组合空间方面做得非常好。”关于什么能力会定义真正的虚拟细胞，观点各异，但任何有意义的模拟至少应该能够表示给定细胞类型的基线状态，然后预测特定扰动如何改变该状态。许多尝试依赖于基于深度学习的‘基础模型’，这些模型中，人工智能算法在大量未标记的实验数据中识别模式。人工智能能否构建虚拟细胞？科学家们争先恐后地模拟生命的最小单元。Roohani将其与ChatGPT进行了比较，ChatGPT是一个由基础模型驱动的聊天机器人，利用从互联网文本中提取的模式生成几乎对任何用户查询的连贯响应。“你可以创建更通用的表示方式，跨越更大的空间......”