西湖大学与阿里达摩院联合发布干细胞AI模型“归元”：开启重编程模拟预测新范式
近日，西湖大学与阿里巴巴达摩院正式联合发布面向干细胞重编程的AI大模型——“归元”。该模型首次实现了对细胞重编程过程的大规模、高通量模拟预测，标志着计算生物学在再生医学领域迈出关键一步。
技术突破：从实验试错到计算驱动
传统细胞重编程研究高度依赖经验性实验，例如通过引入转录因子将体细胞诱导为多能干细胞（iPSC），过程耗时且成功率极低。“归元”模型基于深度生成式架构与多模态生物数据融合，能够学习细胞状态在转录、表观遗传及代谢层面的复杂非线性变换规律。其核心创新在于：在虚拟空间中模拟不同因子组合、时序及剂量条件下的重编程轨迹，并预测细胞最终命运以及中间态出现的概率。据研究团队介绍，模型在多个公开数据集上的模拟准确率已接近90%，显著降低了湿实验的试错成本。
应用潜力：加速疾病建模与个性化治疗
“归元”模型的意义不止于效率提升。在罕见病机制研究中，传统iPSC制备需反复优化条件，而模型可快速筛选最适合某类遗传背景的诱导方案。此外，它还能预测异常重编程导致的致瘤风险，为临床安全性评估提供早期预警。达摩院相关负责人表示，该模型已开放部分接口，供科研机构进行定制化模拟，有望推动再生医学从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型。
行业视角：AI与细胞工程的交叉融合
此次合作展现了中国前沿科研机构在“AI for Science”领域的协同创新力。西湖大学在干细胞生物学的基础认知与达摩院在AI算法工程层的优势形成互补。尽管“归元”仍需通过更多独立验证来完善其泛化能力，但其代表的“计算先行、实验验证”新范式，已为药物研发、器官再生等下游产业注入强心剂。未来，随着单细胞多组学数据的持续累积，模型或将进一步揭示细胞重编程的底层调控逻辑，真正实现从“模拟”到“预测”再到“设计”的跨越。
