西湖大学联合阿里达摩院推出干细胞AI模型“归元”

IT之家 7 月 14 日消息，归元西湖大学与阿里巴巴达摩院今日联合宣布，西湖细胞针对干细胞重编程领域构建了大规模组合扰动数据集，大学达摩并成功开发出能够预测干细胞命运的联合 AI 模型——“归元”。

从“试错”到“预测”：干细胞重编程的阿里范式转变

2006 年，科学家首次证实可通过特定因子将皮肤细胞“重编程”为诱导多能干细胞（iPSC）。院推通俗而言，出干这一过程相当于让已“毕业上岗”的模型成熟皮肤细胞，逆转为具备多种发育潜能的归元“起点状态”。在重编程过程中，西湖细胞细胞表现出极高的大学达摩可塑性，此时引入不同的联合小分子药物和蛋白类生长因子，即可引导细胞走向不同的阿里干细胞分化路径。

然而，院推长期以来，出干该领域的研究高度依赖科研人员的个人经验与反复试错。“诱导干细胞命运转换，本质上是一个极其复杂的组合优化问题。”阿里巴巴达摩院资深算法专家顾斐指出，“该研究涉及 25 种谱系调控因子，包括 17 种小分子药物和 8 种蛋白类生长因子。理论上，这些因子可形成近 400 万种组合。若采用传统逐一实验验证的方式，耗时可能长达数十年，且面临成本高、成功率低的双重困境。”

“归元”模型：双模态编码与可解释性突破

IT之家获悉，“归元”模型创新性地采用了双模态编码策略：
1. 小分子药物表征：通过分子结构特征进行编码；
2. 生物大分子编码：利用蛋白语言模型对生长因子和细胞因子等进行编码。

通过上述策略，模型将两类数据统一投射至高维表征空间中，从而精准预测不同组合对细胞命运的具体影响。

更为关键的是，“归元”并非不可知的“黑盒”模型。研究团队在模型中嵌入了可解释性模块，使预测结果能与已知的生物学信号通路建立映射关系。这意味着，AI 不仅能告知研究人员“哪个组合更有效”，还能深入解析“为何有效”，为生物学机制研究提供新视角。

实验验证：成功培育高质量下胚层样干细胞

“归元”模型完成了对近 400 万种潜在组合的模拟预测。基于模型推荐的最优方案，研究团队进行实验验证，成功获得了高质量的下胚层样干细胞。

在天然胚胎发育过程中，下胚层细胞仅短暂出现于受精后第 5 至 7 天，主要负责营养支持、发育信号传导、胚胎着床及早期卵黄囊形成。由于这一阶段转瞬即逝，传统手段难以对其形成机制和功能进行系统研究。

此次培育出的下胚层样干细胞表现出显著优势：
* 分子特征高度相似：与天然下胚层细胞高度吻合；
* 稳定性强：稳定表达关键多能性因子；
* 长期传代能力：在体外持续传代 50 代后，仍保持干细胞功能特性，为后续应用提供了可靠的细胞来源。

应用前景：助力胚胎发育研究与细胞治疗

西湖大学研究员刘晓东表示，该成果不仅有助于深入理解人类早期胚胎发育，更有望推动体外造血、类胚胎构建及细胞治疗等领域的研究进展。“下胚层细胞在早期胚胎发育中扮演关键角色，其异常往往与反复流产、胚胎着床失败等临床问题密切相关。过去，这类细胞在体外难以长期稳定培养。借助 AI 优化的细胞命运调控方案，我们如今获得了可扩增、可研究的优质材料。”

目前，研究团队已将“归元”模型拓展至其他细胞命运调控任务，包括制备帕金森病细胞治疗管线所需的多巴胺神经元前体细胞及其他功能细胞，并协助优化生产工艺。西湖大学与达摩院通过结合 AI 模型、大规模扰动实验与干细胞生物学，为复杂细胞命运调控提供了一种全新的研究范式。

(责任编辑：娱乐)