【SynBioCon】获悉，3月18日，西湖大学讲席教授李子青团队（第一作者郑蒋滨、共一作者徐鑫焱、主通讯李子青）联合上海人工智能实验室研究员、上海创智学院导师董楠卿、百图生科杨其荣团队受邀在生物化学顶级期刊Cell Press细胞出版社旗下Trends in Biochemical Sciences 在线发表了题为“Artificial Intelligence Revolutionizes Cellular Metabolic Pathway Reconstruction”的前瞻性文章。

该文章首次正式提出并定义了“AI虚拟代谢”（AI Virtual Metabolism, AIVM）这一开创性概念，确立了以“AI+多组学”驱动代谢网络重构的AGI4S（AGI for Science）研究新范式。作为实现“AI虚拟细胞”（AI Virtual Cell, AIVC）宏伟蓝图中不可或缺且挑战最大的核心环节，AIVM的提出填补了当前领域的空白，为国际虚拟代谢研究指明了全新方向。

01 核心挑战：跨越“死”化学与“活”生命的鸿沟

细胞代谢网络是生命活动的底层操作系统。然而，传统生化重构方法受限于实验数据的稀缺，难以应对高度分支的代谢路径和复杂的调控机制。与此同时，现有的AI方法多停留在静态的、基于模板的化学反应预测层面，无法模拟生命体内多步骤、自适应的动态过程。

如何让AI不仅能推演化学键的断裂与生成，更能“理解”细胞内的酶特异性、热力学边界以及复杂的系统调控？这是通往数字细胞孪生的必经之路，也是一片极具挑战的科研无人区。

02 AIVM核心范式：逆合成思维与生物约束的深度融合

针对上述痛点，研究团队提出了一套全新的概念框架——AIVM（AI Virtual Metabolism）。该框架并未止步于简单的路径预测，而是构建了一个包含三大维度的系统性工程：

 1.AI与多组学的深度融合：利用在基因组、转录组、蛋白组和代谢组等多组学数据上训练的大语言模型（LLM），实现细胞功能的层次化表征捕捉。

2. 严格的生物学约束过滤器：不同于体外化学合成，AIVM引入了酶特异性、热力学可行性（如Gibbs自由能计算）及细胞环境约束，确保生成的代谢路径在生物学上具有真实可行性。

3. 从单路径到全基因组模型：通过图搜索等算法与全基因组代谢模型（GEMs）的结合，AIVM能够从设计单一生物合成路径（如青蒿酸的生物合成）扩展到对整个细胞代谢网络的动态模拟与优化。

03 未来愿景：AI科学家与数字细胞孪生

AIVM的提出，标志着代谢工程研究从“规则驱动”向“发现驱动”的转变。在该范式下，AI的角色不再仅仅是辅助工具，而是进化为真正的“AI代谢科学家”。

通过耦合多组学特征与GEMs的拓扑结构，基于LLM的智能体（Agent）能够捕捉非线性的生物学依赖关系，自主提出新的代谢路径假设、推荐酶的改造方案，并完成干湿实验闭环验证等。

这一突破性范式的建立，是通往完备虚拟细胞的关键一步。如果说AIVC是合成生物学的“圣杯”，那么AIVM就是点亮这座圣杯的核心火种。它不仅为理解生命运作原理提供了全新视角，更为微生物底盘优化、高价值化合物的绿色制造以及精准医疗提供了强大的理论与工具支持。

04 结语：探索未至之境

从数据空白到范式确立，这项工作展示了AI for Science在生命科学领域的巨大潜力。尽管完全替代湿实验试错仍需时日，但AIVM已为我们描绘了一个可编程、模块化且符合生物学原理的“虚拟细胞”未来图景。

首席科学家评述——从VCC冠军到AIVM范式，完成“虚拟细胞”计划最后一块拼图

本文通讯作者、西湖大学讲席教授、百图生科首席AI科学家李子青教授（IEEE Fellow），从AI与生命科学深度融合的发展趋势出发，对本项工作的定位进行了深度解读：“AI虚拟细胞（AIVC）的宏伟蓝图才刚刚展开，这将是未来五年全球科研机构与科技巨头竞相角逐的战略高地。在此之前，我指导的百图生科团队已率先出击，在首届世界虚拟细胞挑战赛（Virtual Cell Challenge, VCC）中击败全球上千支队伍荣获冠军（相关阅读：击败全球上千支队伍，百图生科荣获首届世界“虚拟细胞挑战赛”冠军）。这一里程碑式的胜利，有力证明了我们的AI技术团队在单细胞基因表达预测与扰动模拟方面，已具备国际领先的竞争力。”

更进一步，李子青教授也提出：“现有的VCC挑战赛聚焦于基因调控网络，这对于构建一个完备的AI虚拟细胞而言是必要的，但绝非充分的。生命中心法则的终点是代谢，细胞的物质与能量交换核心也在代谢。缺少代谢维度的虚拟细胞，是不完整的。因此，西湖大学团队联合上海AI Lab、百图生科和上海创智学院，正式提出了AIVM（AI虚拟代谢）概念，这是我们为了填补AIVC版图空白而迈出的关键一步——它标志着我们从基因层面的调控模拟，正式跨越到了更为复杂、动态的代谢网络重构。只有将VCC验证过的基因调控能力与AIVM定义的代谢重构能力相结合，我们才能真正逼近一个‘活’的数字细胞孪生。”

展望未来，李子青教授表示：“AIVM概念的提出只是第一步，我们正在联合多方力量，基于这一新范式进行高强度的科学攻关。让我们一起期待AIVM未来的研究成果，见证AI与合成生物学的下一次精彩碰撞！”

- 致谢 -

本工作得到了国家科技重大专项、国家自然科学基金、西湖大学合成生物学与生物工程中心以及浙江省低碳智能合成生物学重点实验室的资助支持。

论文链接：

https://www.cell.com/trends/biochemical-sciences/pdf/S0968-0004(26)00003-4.pdf

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