细胞生物学研究里有个老大难：不同物种、不同实验室测出来的细胞数据，"语言"不一样，很难放在一起比较。最近，科学家开发了两个 AI 模型来破解这个问题，被媒体形容为"给细胞生物学开外挂"。

两个模型分别干什么？

  • UCE（通用细胞嵌入）：像翻译官一样，把不同来源、不同物种的细胞数据"翻译"到同一个坐标系里，让原本说不同方言的细胞能对话；
  • TranscriptFormer：直接学习了 12 个物种、1.12 亿个细胞的基因表达数据，相当于读完了一座细胞图书馆。

两个模型配合，就建起了一个"通用空间"，跨物种比较细胞第一次变得容易。

AI给细胞生物学开外挂：两个模型跨12个物种、1.12亿个细胞，建起通用坐标系

为什么这件事重要？

很多人类疾病的研究，是先在小鼠、猴子等模式生物上做实验，再推论到人。但过去不同物种的细胞数据对不上，研究经常"差一点点"。有了这个通用坐标系，科学家可以更直接地比较"小鼠身上的这种细胞，对应人身上的哪一种"，为人类疾病研究和细胞治疗提供新线索。

AI 在生命科学里扮演什么角色？

从 DeepMind 的基因组图谱（前几天我们刚报道过 AlphaGenome），到现在的跨物种细胞坐标，AI 在生命科学里的角色越来越像"超级数据整理员"——人类专家负责提出问题和解释结果，AI 负责在亿级数据里找规律、做对齐。

信息来源：环球网。