AI顛覆細(xì)胞代謝通路重建，西湖大學(xué)等單位聯(lián)合提出AI虛擬代謝

作者：論文團(tuán)隊(duì)

編輯丨ScienceAI

細(xì)胞代謝網(wǎng)絡(luò)是生命活動(dòng)的底層操作系統(tǒng)。然而，傳統(tǒng)生化重構(gòu)方法受限于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的稀缺，難以應(yīng)對(duì)高度分支的代謝路徑和復(fù)雜的調(diào)控機(jī)制。與此同時(shí)，現(xiàn)有的 AI 方法多停留在靜態(tài)的、基于模板的化學(xué)反應(yīng)預(yù)測(cè)層面，無(wú)法模擬生命體內(nèi)多步驟、自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)過(guò)程。

如何讓 AI 不僅能推演化學(xué)鍵的斷裂與生成，更能「理解」細(xì)胞內(nèi)的酶特異性、熱力學(xué)邊界以及復(fù)雜的系統(tǒng)調(diào)控？這是通往數(shù)字細(xì)胞孿生的必經(jīng)之路，也是一片極具挑戰(zhàn)的科研無(wú)人區(qū)。

最近，西湖大學(xué)聯(lián)合上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、百圖生科和上海創(chuàng)智學(xué)院提出并定義了「AI 虛擬代謝」（AI Virtual Metabolism, AIVM）這一開(kāi)創(chuàng)性概念，確立了以「AI + 多組學(xué)」驅(qū)動(dòng)代謝網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的 AGI4S（AGI for Science）研究新范式。

作為實(shí)現(xiàn)「AI 虛擬細(xì)胞」（AI Virtual Cell, AIVC）宏偉藍(lán)圖中不可或缺且挑戰(zhàn)最大的核心環(huán)節(jié)，AIVM 的提出填補(bǔ)了當(dāng)前領(lǐng)域的空白，為虛擬代謝研究指明了全新方向。

研究論文以《Artificial Intelligence Revolutionizes Cellular Metabolic Pathway Reconstruction》為題發(fā)表在細(xì)胞出版社 (Cell Press) 旗下期刊Trends in Biochemical Sciences上。

論文地址：https://doi.org/10.1016/j.tibs.2026.01.003

逆合成思維與生物約束的深度融合

現(xiàn)有研究大多聚焦于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，這對(duì)于構(gòu)建一個(gè)完備的 AI 虛擬細(xì)胞而言是必要的，但絕非充分的。生命中心法則的終點(diǎn)是代謝，細(xì)胞的物質(zhì)與能量交換核心也在代謝。缺少代謝維度的虛擬細(xì)胞，是不完整的。

研究團(tuán)隊(duì)提出了一套全新的概念框架 ——AIVM（AI Virtual Metabolism）。該框架并未止步于簡(jiǎn)單的路徑預(yù)測(cè)，而是構(gòu)建了一個(gè)包含三大維度的系統(tǒng)性工程：

1. AI 與多組學(xué)的深度融合：利用在基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組和代謝組等多組學(xué)數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型（LLM），實(shí)現(xiàn)細(xì)胞功能的層次化表征捕捉。

2. 嚴(yán)格的生物學(xué)約束過(guò)濾器：不同于體外化學(xué)合成，AIVM 引入了酶特異性、熱力學(xué)可行性（如 Gibbs 自由能計(jì)算）及細(xì)胞環(huán)境約束，確保生成的代謝路徑在生物學(xué)上具有真實(shí)可行性。

3. 從單路徑到全基因組模型：通過(guò)圖搜索等算法與全基因組代謝模型（GEMs）的結(jié)合，AIVM 能夠從設(shè)計(jì)單一生物合成路徑（如青蒿酸的生物合成）擴(kuò)展到對(duì)整個(gè)細(xì)胞代謝網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)模擬與優(yōu)化。

AI 科學(xué)家（AI Scientist）與數(shù)字細(xì)胞孿生

AIVM 的提出，標(biāo)志著代謝工程研究從「規(guī)則驅(qū)動(dòng)」向「發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)」的轉(zhuǎn)變。在該范式下，AI 的角色不再僅僅是輔助工具，而是進(jìn)化為真正的「AI 代謝科學(xué)家」。

通過(guò)耦合多組學(xué)特征與 GEMs 的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，基于 LLM 的智能體（Agent）能夠捕捉非線(xiàn)性的生物學(xué)依賴(lài)關(guān)系，自主提出新的代謝路徑假設(shè)、推薦酶的改造方案，并完成干濕實(shí)驗(yàn)閉環(huán)驗(yàn)證等。

這一突破性范式的建立，是通往完備虛擬細(xì)胞的關(guān)鍵一步。如果說(shuō) AIVC 是合成生物學(xué)的「圣杯」，那么 AIVM 就是點(diǎn)亮這座圣杯的核心火種。它不僅為理解生命運(yùn)作原理提供了全新視角，更為微生物底盤(pán)優(yōu)化、高價(jià)值化合物的綠色制造以及精準(zhǔn)醫(yī)療提供了強(qiáng)大的理論與工具支持。

結(jié)語(yǔ)

從數(shù)據(jù)空白到范式確立，這項(xiàng)工作展示了 AI for Science 在生命科學(xué)領(lǐng)域的巨大潛力。盡管完全替代濕實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)仍需時(shí)日，但 AIVM 已為我們描繪了一個(gè)可編程、模塊化且符合生物學(xué)原理的「虛擬細(xì)胞」未來(lái)圖景。