一、AI能否預測細胞的未來？
想象一下，有一天我們不必一管管地做實驗，就能在計算機中模擬細胞對基因敲除、藥物處理乃至微環境變化的反應。這不再是科幻，而是“虛擬細胞”（Virtual Cell）研究的宏大目標。然而，當前各家模型精度參差、評價標準不一，真正能衡量誰更接近“真實細胞”的指標在哪里？
為此，Cell 近期發文 Virtual Cell Challenge: Toward a Turing test for the virtual cell 提出——借鑒蛋白質結構預測領域的CASP模式，創立首屆“虛擬細胞挑戰賽”，力圖通過統一平臺、公開數據和多維指標，為“細胞版圖靈測試”搭建舞臺。
挑戰賽官網：https://virtualcellchallenge.org
專屬數據集：Arc Virtual Cell Atlas https://arcinstitute.org/tools/virtualcellatlas
二、核心觀點：為什么要辦“虛擬細胞挑戰賽”？
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缺乏統一評測
過去模型多以內部數據或單一指標自我驗證，難以橫向比較，也無法推動社區形成共識。 -
數據質量與泛化能力成為瓶頸
現有擾動數據往往實驗條件各異，模型容易“記憶”而非真正“理解”細胞生物學原理。 -
競賽激發創新，匯聚社區智力
就像CASP讓蛋白質折疊預測技術一飛沖天，一場公開、公平、年度化的競賽能夠集中力量解決評測與數據雙重難題。
三、挑戰賽設計亮點
1. 任務定位：上下文泛化
- 參賽者需在部分已知擾動數據（few-shot）幫助下，預測人胚胎干細胞（H1 hESC）中新基因敲低的全基因表達反應。
- 聚焦“跨細胞類型、跨條件”真實科研場景，強調模型對新情境的適應能力。
2. 高質量專屬數據集
- 300 個基因擾動、約 30 萬 單細胞轉錄組（scRNA-seq）數據；
- 使用 10x Genomics Flex 平臺，單細胞覆蓋度和測序深度經優化，確保每個擾動平均 1,000 細胞以上；
- 數據分為訓練集（150 基因）、實時驗證集（50 基因）及最終盲測集（100 基因），邊比賽邊迭代。
3. 多維度評測指標
| 指標名稱 | 評測內容 | 意義 |
|---|---|---|
| 差異表達評分（DE score） | 模型預測的差異基因與真實實驗差異基因的匹配度 | 反映生物學解釋力，判斷模型是否捕捉關鍵基因響應 |
| 擾動判別評分（Perturbation score） | 對比不同擾動效果的排名一致性 | 測試模型區分不同擾動細微差異的能力，防止“千篇一律”預測 |
| 全基因 MAE（Mean Absolute Error） | 模型對所有基因表達量的平均絕對誤差 | 全面檢驗模型整體擬合水平，補齊前兩項的局部性局限 |
- 綜合評分機制：結合三者加權排名，并設置各項閾值，確保模型平衡發展。
4. 支持跨團隊協作與開源
- 官方提供 Virtual Cell Atlas、Tahoe-100M 等大規模公開擾動數據，以便模型預訓練與對比；
- 公開排行榜與代碼倉庫，鼓勵社區共享最佳實踐、優化數據處理流程。
四、未來展望
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推動標準化數據生產
挑戰賽配置的高質量單細胞功能組學（scFG）實驗流程與質量控制標準，將成為行業示范，指導后續數據集構建。 -
向多組學、多擾動組合邁進
今后賽題將擴展至蛋白組、表觀組及時間／空間多模態數據，挑戰更復雜的“多維細胞行為預測”。 -
開源競賽催生工具生態
隨著競賽熱度提升，可預見涌現一批針對 perturb-seq 數據處理、few-shot 適配、模型可解釋性等方向的開源庫與平臺。 -
面向臨床與藥物開發的應用
一旦虛擬細胞預測精度達到實用水平，就能在藥物靶點篩選、劑量優化、組合療法設計等環節發揮輔助作用，大幅降低實驗成本和周期。
- 生信/算法開發者，可關注競賽數據發布，針對few-shot、域適應等方向進行技術突破；
- 干實驗科學家，可思考如何將高通量 perturb-seq 數據與既有模型框架結合，實現“實驗前”預測和“實驗后”驗證的閉環。
五、結語
“虛擬細胞挑戰賽”不僅是一場技術競賽，更是一項行業倡議：用統一的標準和數據打通虛擬細胞模型的“最后一公里”，讓AI預測真正貼合生物學真實世界。無論你是算法專家、單細胞技術開發者，還是藥物發現研究者，都值得持續關注這場賽事。
原文 & 項目鏈接
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Cell 評論文章：《Virtual Cell Challenge: Toward a Turing test for the virtual cell》
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挑戰賽官網：https://virtualcellchallenge.org
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Arc Virtual Cell Atlas https://arcinstitute.org/tools/virtualcellatlas
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