AI驱动的虚拟细胞模型有望通过整合多模态组学数据（如单细胞转录组学、蛋白质组学）与深度生成模型、图神经网络等先进算法，实现对药物反应、基因扰动及疾病进展的高精度预测，从而变革生命科学研究范式。本综述概述了虚拟细胞的技术路径与验证机制，重点阐述了从计算评估到CRISPR实验、类器官平台验证的闭环工作流。文章聚焦虚拟细胞在个性化药物筛选和疾病建模中的应用，凸显其在减少动物实验、优化治疗方案方面的潜力。然而，该技术仍面临监管认可、数据隐私及模型可解释性等挑战。全球政策与标准化趋势正推动其临床转化，未来需通过跨学科整合与更高程度的标准化，增强虚拟细胞在精准医疗与药物发现中的影响力。
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#虚拟细胞 #人工智能 #临床前研究 #多模态组学 #药物发现 #临床转化 #类器官 #精准医疗
技术路径
表1虚拟细胞建模的关键数据源及典型用途
表2 虚拟细胞常用AI方法：任务、输入输出及可获取性
验证机制
表3 虚拟细胞/细胞水平建模平台概述
图1AI驱动的虚拟细胞模型在临床前研究中的综合概述
系统展示AI驱动的虚拟细胞模型在临床前研究的全生命周期，包括技术路径、验证机制、应用场景及临床转化的挑战与未来方向
图2虚拟细胞模型的工作流程示意图
展示多模态数据及代表性资源、3大技术路径（深度生成模型、图神经网络、物理知情神经网络）及应用场景，含模型训练收敛性与解的准确性验证
图3虚拟细胞模型验证机制示意图
分为计算评估（含量化指标与评估工具）和实验验证（含生物实验、药物响应预测、体内环境实验系统），体现与新型体外模型的深度整合
应用场景
图4AI驱动的虚拟细胞模型在临床前研究中的应用
涵盖精准药物筛选与机制推断、与数字孪生的协同效应、应用边界界定与互补作用及细胞水平平台分类
临床转化、伦理与合规
图5虚拟细胞模型的临床转化、伦理与合规挑战
展示虚拟细胞的治理与合规转化路径，包括监管政策核心、数据合规核心、算法公平性核心、应用潜力层及责任分配层
未来发展与展望
图6未来发展与展望示意图
涵盖术语统一与标准化、国际合作与开放科学、技术瓶颈与挑战、跨学科多尺度整合趋势
详细总结
思维导图（mindmap脑图）
多模态数据整合
关键平台工具
参考
NPJ Digit Med. 2025 Dec 11;9(1):25. doi: 10.1038/s41746-025-02198-6. AI-driven virtual cell models in preclinical research: technical pathways, validation mechanisms, and clinical translation potential
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