AI顛覆細胞代謝通路重建，西湖大學等單位聯合提出AI虛擬代謝

來源：ScienceAI

作者：論文團隊

編輯：ScienceAI

細胞代謝網絡是生命活動的底層操作系統。然而，傳統生化重構方法受限于實驗數據的稀缺，難以應對高度分支的代謝路徑和復雜的調控機制。與此同時，現有的 AI 方法多停留在靜態(tài)的、基于模板的化學反應預測層面，無法模擬生命體內多步驟、自適應的動態(tài)過程。

如何讓 AI 不僅能推演化學鍵的斷裂與生成，更能「理解」細胞內的酶特異性、熱力學邊界以及復雜的系統調控？這是通往數字細胞孿生的必經之路，也是一片極具挑戰(zhàn)的科研無人區(qū)。

最近，西湖大學聯合上海人工智能實驗室、百圖生科和上海創(chuàng)智學院提出并定義了「AI 虛擬代謝」（AI Virtual Metabolism, AIVM）這一開創(chuàng)性概念，確立了以「AI + 多組學」驅動代謝網絡重構的 AGI4S（AGI for Science）研究新范式。

作為實現「AI 虛擬細胞」（AI Virtual Cell, AIVC）宏偉藍圖中不可或缺且挑戰(zhàn)最大的核心環(huán)節(jié)，AIVM 的提出填補了當前領域的空白，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

現有研究大多聚焦于基因調控網絡，這對于構建一個完備的 AI 虛擬細胞而言是必要的，但絕非充分的。生命中心法則的終點是代謝，細胞的物質與能量交換核心也在代謝。缺少代謝維度的虛擬細胞，是不完整的。

研究團隊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單的路徑預測，而是構建了一個包含三大維度的系統性工程：

1. AI 與多組學的深度融合：利用在基因組、轉錄組、蛋白組和代謝組等多組學數據上訓練的大語言模型（LLM），實現細胞功能的層次化表征捕捉。

2. 嚴格的生物學約束過濾器：不同于體外化學合成，AIVM 引入了酶特異性、熱力學可行性（如 Gibbs 自由能計算）及細胞環(huán)境約束，確保生成的代謝路徑在生物學上具有真實可行性。

3. 從單路徑到全基因組模型：通過圖搜索等算法與全基因組代謝模型（GEMs）的結合，AIVM 能夠從設計單一生物合成路徑（如青蒿酸的生物合成）擴展到對整個細胞代謝網絡的動態(tài)模擬與優(yōu)化。

AI 科學家（AI Scientist）與數字細胞孿生

AIVM 的提出，標志著代謝工程研究從「規(guī)則驅動」向「發(fā)現驅動」的轉變。在該范式下，AI 的角色不再僅僅是輔助工具，而是進化為真正的「AI 代謝科學家」。

通過耦合多組學特征與 GEMs 的拓撲結構，基于 LLM 的智能體（Agent）能夠捕捉非線性的生物學依賴關系，自主提出新的代謝路徑假設、推薦酶的改造方案，并完成干濕實驗閉環(huán)驗證等。

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

結語

從數據空白到范式確立，這項工作展示了 AI for Science 在生命科學領域的巨大潛力。盡管完全替代濕實驗試錯仍需時日，但 AIVM 已為我們描繪了一個可編程、模塊化且符合生物學原理的「虛擬細胞」未來圖景。

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