陈·扎克伯格倡议的rBio利用虚拟细胞训练AI,绕过了实验室工作

时间:2025-08-22 15:00:02来源:互联网

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陈·扎克伯格倡议(CZI)周四宣布推出rBio——首个通过虚拟模拟而非昂贵实验室实验来训练细胞生物学推理能力的人工智能模型,这一突破或将极大加速生物医学研究与药物研发进程。

该推理模型在bioRxiv发表的研究论文中详述了一种名为"软验证"的创新方法,即使用虚拟细胞模型的预测结果作为训练信号,而非完全依赖实验数据。这种范式转变可帮助研究者在投入时间和资源进行高成本实验室工作前,先通过计算验证生物学假设。

"核心思路是利用这些超强细胞模型进行结果模拟,而非实验室实验验证。"CZI高级研究科学家、论文第一作者Ana-Maria Istrate在采访中表示,"当前生物学研究90%依赖实验室实验,仅10%采用计算手段。我们希望通过虚拟细胞模型彻底扭转这一比例。"

AI如何破译活体细胞语言

此举标志着CZI"在本世纪末攻克所有疾病"宏伟目标的重要里程碑。在儿科医生Priscilla Chan和Meta CEO马克·扎克伯格领导下,这个60亿美元的慈善项目正将资源聚焦于人工智能与生物学的交叉领域。

rBio解决了AI应用于生物研究的根本性挑战。与ChatGPT等擅长文本处理的大语言模型不同,生物基础模型通常处理无法用自然语言查询的复杂分子数据。科学家一直难以弥合强大生物模型与用户友好界面间的鸿沟。

"GREmLN和TranscriptFormer等生物基础模型基于生物数据模态构建,这意味着无法用自然语言交互。"Istrate解释道,"必须通过复杂方式才能触发响应。"

新模型通过将CZI的TranscriptFormer(基于12个物种1.12亿个细胞、跨越15亿年进化史训练的虚拟细胞模型)的知识蒸馏为对话式AI系统,使研究者能用简单英语提问。

"软验证"革命:教会AI用概率思考

核心创新在于rBio的训练方法。传统推理模型学习具有明确答案的问题(如数学方程),而生物学问题涉及不确定性和概率结果,无法简单归入二元分类。

CZI研究团队采用比例奖励的强化学习突破此限制。模型获得的奖励与其生物学预测和虚拟细胞模拟结果的吻合程度成正比,而非简单的是非判断。

论文解释称:"我们改造了大语言模型的训练方法。以现成语言模型为支架,通过强化学习训练rBio——但将奖励机制调整为与答案正确概率成正比。"

这种方法使科学家能提出"抑制基因A会增强基因B活性吗?"等复杂问题,并获得包括健康状态到病变状态转变在内的细胞级科学回答。

超越基准:rBio如何击败实验室数据训练的模型

在基因扰动预测标准数据集PerturbQA的测试中,rBio表现与实验数据训练的模型相当,超越基线大语言模型并在关键指标上比肩专业生物模型。

值得注意的是,rBio展现出强大的"迁移学习"能力,能将TranscriptFormer学到的基因共表达模式知识准确应用于完全不同的基因扰动效应预测任务。

研究人员写道:"在PerturbQA数据集上,采用软验证器训练的模型展现出跨细胞系泛化能力,可能规避对特定细胞系实验数据的训练需求。"

结合鼓励逐步推理的思维链提示技术后,rBio达到最先进水平,超越此前领先的SUMMER模型。

从社会正义到纯科研:CZI的争议性转型

rBio发布之际,CZI正经历重大组织变革,从涵盖社会正义和教育改革的广泛慈善使命,转向更聚焦的科学研究。这一转变引发部分前员工和被资助方批评。

但对任职六年的Istrate而言,生物AI聚焦是长期优先事项的自然演进:"我的工作内容基本未变,始终参与科学计划。"

虚拟细胞模型的建设基于近十年基础工作。CZI大力投资构建细胞图谱(显示跨物种不同细胞类型中活跃基因的综合数据库)及训练大型生物模型所需计算基础设施。

构建无偏见生物学:CZI如何用多元化数据训练更公平AI

CZI方法的关键优势来自多年严谨的数据管理。其运营的CZ CELLxGENE是最大单细胞生物数据库之一,数据需经过严格质控流程。

"我们生成的首批转录组学图谱数据特别注重多样性,最大限度减少细胞类型、祖先谱系、组织和供体的偏见。"Istrate解释道。

当AI模型可能影响医疗决策时,这种数据质量管控至关重要。与依赖公开但可能存在偏见数据的商业AI不同,CZI模型采用精心策划的代表性生物数据。

开源vs科技巨头:CZI为何免费开放价值十亿美元的AI技术

CZI对开源开发的承诺使其区别于Google DeepMind等商业竞争对手。包括rBio在内的所有模型都通过Virtual Cell Platform免费提供,附带可在Google Colab笔记本运行的教程。

"开源确实非常重要,这是CZI创立核心价值。"Istrate表示,"我们工作的主要目标是加速科学发展,因此所有成果都为这个目的开源。"

该策略旨在普及高端生物AI工具,惠及资源有限的小型研究机构和初创公司,同时创造可能加速科学进步的网络效应。

终结试错时代:AI如何将药物研发从数十年缩短至数年

应用前景远超学术研究。通过快速验证基因互作和细胞反应假设,rBio或极大加速通常耗时数十年、耗资数十亿美元的早期药物研发。

该模型预测基因扰动如何影响细胞行为的能力,对理解阿尔茨海默病等神经退行性疾病尤其珍贵——研究者需要确定特定基因变化如何导致病程发展。

论文指出:"这些问题的答案能深化我们对导致神经退行性疾病基因互作的理解,可能促成早期干预,最终彻底阻止这些疾病。"

通用细胞模型梦想:整合所有生物数据于单一AI大脑

rBio是CZI构建"通用虚拟细胞模型"的第一步愿景。目前研究者需使用不同模型处理转录组学、蛋白质组学和成像数据,缺乏整合洞察的便捷方法。

"重大挑战在于如何整合这些超强生物模型的知识。"Istrate说,"关键是如何将所有知识融合到统一空间?"

研究人员通过训练整合TranscriptFormer基因表达数据、专业神经网络扰动预测及Gene Ontology等知识库的rBio模型,展示了这种整合能力,其表现显著优于单一来源方法。

前路障碍:什么可能阻止AI颠覆生物学

尽管前景广阔,rBio仍面临技术挑战。当前模型专长主要聚焦基因扰动预测,虽然理论上可扩展至TranscriptFormer覆盖的任何生物领域。

团队持续改进用户体验并设置防护措施,防止模型提供专业领域外的答案——这是大语言模型应用于专业领域的普遍挑战。

万亿级命题:开源生物AI如何重塑制药业

rBio开发之际,AI驱动药物研发竞争正酣。大型药企和科技公司投入数十亿美元开发生物AI能力,认识到其变革药物研发流程的潜力。

CZI的开源方法通过向更广泛研究社区提供先进工具,可能加速这一变革。学术研究者、生物技术初创公司乃至老牌药企现在都能获取本需大量内部AI开发资源的能力。

对抗疾病竞赛的新篇章

rBio的发布不仅是AI突破,更代表生物学研究方式的根本转变。CZI证明虚拟模拟能取得与昂贵实验室实验相当的训练效果,为全球研究者开辟了突破时间、资金和物理资源限制的新路径。

随着CZI准备通过Virtual Cell Platform免费开放rBio,该组织正持续扩展其生物AI能力。软验证方法的成功可能影响其他组织的科学AI训练方式,在保持科学严谨的同时减少对实验数据的依赖。

对这个以"本世纪末攻克所有疾病"为目标的组织而言,rBio提供了医学研究者梦寐以求的能力:用键入一句话的时间,获取最难生物学问题的科学答案。在这个传统以十年计进展的领域,这种速度可能成为区分世代顽疾与尘封记忆的关键转折。

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