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用Diffusion构建「AI虚拟细胞」，14项指标霸榜！Mila唐建团队破解单细胞「破坏性」测序难题

Mila唐建团队发表PerturbDiff，跳出前人认知盲区，将“细胞群体的概率分布”视为随机变量。它引入数学工具建模，让MMD内生于体系，在多项基准测试霸榜，还提供应对数据稀缺的思路。

生物学和药物研发中，因细胞组合庞大，难以全实验验证，且同药在不同细胞效果不同。Arc Institute 团队推出虚拟细胞模型 STATE 及评测套件 Cell - Eval，STATE 预测效果优，但也存在短板。

2024年12月，瑞士洛桑联邦理工学院夏洛特·邦纳团队提出“AI虚拟细胞”。一年多后，AIVC方向有进展，但虚拟组织层面工作少。近日团队推出VirTues基础模型，解决空间蛋白质组学数据分散问题，在多任务表现好，还用于三阴性乳腺癌预测。

DeepMind掌门人Demis Hassabis在专访中谈到AGI发展，认为当前技术距AGI可能差一两个大突破，预计2030年左右实现。还探讨了记忆、Agent、推理等问题，提及开源、多模态等情况，展望了生物领域虚拟细胞等。

耶鲁等团队发布首个多智能体系统CellForge，可自动化设计虚拟细胞模型。它能输出模型架构和代码，有跨模态能力，性能超多个领域代表性模型，可降低科研门槛，加速药物研发。

研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law，从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练，发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好，论文和模型已开源，还探讨了偏好建模可扩展性等问题。

传统粗糙壁湍流低维建模依赖经验参数，泛化与精度不足。该研究提出新思路，将粗糙面形貌压缩到低维流形，用自动编码器和前馈神经网络建模，重构效果好、预测准，有生成与泛化性。

由刘陈立牵头的联合团队发表论文，提出亚洲合成细胞技术路线图。它指出构建合成细胞的四大挑战，提出新型研究范式和十年两阶段目标，体现亚洲科研协作原创探索，推动国际合作。

文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。

最新研究显示，科学家首次将CRISPR编辑的胰岛细胞移植到一名1型糖尿病患者体内，细胞数月内持续分泌胰岛素，还能逃避免疫检测，使接受者无需服免疫抑制剂。不过研究仅涉一人，Sana计划明年开展更多试验。