要点提出适用于人工智能驱动的虚拟细胞AIVC研究的跨尺度耦合机制该机制涵盖 「基因-蛋白-通路-细胞」多个生物层级并对其技术逻辑展开解析。系统梳理AIVC领域现有模型与数据集构建可直接参考的资源体系为后续相关研究提供明确指引与基础支撑。深入剖析AIVC发展面临的核心挑战并详细阐述其在疾病研究、药物研发与生物工程领域的应用价值。摘要细胞作为生命的基本单位通过微观分子机制与宏观组织架构间的相互作用协调生物活动。传统研究、实验及生化分析虽能提供重要见解但受限于时空分辨率与处理能力难以解析动态跨尺度生物事件。人工智能AI的突破性进展催生了AIVC这一新型研究范式。AIVC整合多组学数据与多学科模型方法构建数字孪生系统以模拟细胞功能与行为。当前AIVC发展仍面临诸多亟待解决的关键挑战。本综述提出AIVC的统一定义与技术框架详细分析「基因-蛋白质-通路-细胞」层级的跨尺度耦合机制从跨尺度表征工程、功能子模块设计及多组件动态调控机制方面拆解AIVC的技术构建框架汇总该领域现有模型与数据集为研究者提供参考资源深入探讨AIVC面临的数据异质性、模型可解释性等挑战旨在加速AIVC领域研究进展推动生命科学从观测分析向「预测-创新」融合范式转型。尽管AIVC仍处于早期阶段但已成为备受关注的研究热点。本综述整合现有模型、数据集及技术思路为该领域发展提供统一框架。sunpinqduhospital.cnzsgouc.edu.cn#科学人工智能 #生物信息学 #智慧医疗 #虚拟细胞跨尺度虚拟细胞构建的基本概念与相关理论跨尺度概念图1AIVC的功能特征AIVC在不同生物尺度的功能映射与生理特性包括基因尺度驱动「遗传逻辑电路」实现突变稳定性、致病性预测等基因功能预测、蛋白质尺度构建「分子机器」实现蛋白质功能预测等、通路尺度定义「调控网络」实现蛋白质-蛋白质相互作用等通路功能预测、细胞尺度赋能「时空组织」实现细胞表型预测、细胞间交互预测等。跨尺度虚拟细胞中的AI数据集表2 AIVC构建相关数据集汇总AIVC建模方法AIVC相关模型分类表1AIVC相关模型汇总功能子模块设计图2AIVC技术架构概念图AIVC的整体技术架构包括表征构建水平模态融合、垂直尺度渗透、表征学习基因子模块、蛋白质子模块、通路子模块、细胞子模块、功能预测突变效应预测、蛋白质功能预测、蛋白质-蛋白质相互作用预测、细胞表型预测等。详细总结思维导图mindmap脑图AIVC的技术架构由大核心模块构成实现跨尺度信息整合与功能预测核心模型分类及代表案例核心数据集分类及关键信息AIVC在药物发现领域的核心应用场景包括虚拟筛选、毒性预警、虚拟临床试验其优势在于突破传统方法的物种差异、伦理限制与效率瓶颈参考Brief Bioinform. 2026 Mar 1;27(2):bbag104. doi: 10.1093/bib/bbag104.Artificial intelligence-enabled multi-scale virtual cell: perspective, challenges, and opportunities260308AIVC.pdf注AI辅助创作如有错误欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。