当前,将文本、图像领域成熟的Transformer、预训练、尺度法则等AI技术直接迁移至生命组学领域时,因组学数据具有高维稀疏、异质、标签稀缺等特性,普遍面临适配壁垒,导致大量AI4S项目难以在产业药物研发场景中落地。国内AI for Science初创企业扰动之心推出几何世界模型驱动的PerturbSeek™数字生命世界模型生态系统,并发布业内首个虚拟细胞状态推演世界模型AlphaCell 1.0 Pro。其核心思路是构建生物隐空间流形,学习细胞状态迁移规律,在有限训练样本下仍具备良好泛化能力,并可通过参数弹性伸缩适配不同产业场景。团队指出,组学领域的尺度法则存在条件与边界,不能盲目堆数据、堆参数,需找到性能、算力成本与泛化能力平衡的“参数量甜点”。团队提出,适配生命组学的AI方法学需聚焦四大核心方向:多尺度跨模态整合、挖掘低秩生物语义、建模时空动态变化、适配监督信号稀缺场景,推动从关联识别走向因果发现。团队认为,干湿闭环将成为行业标配,企业无需盲目投入无目标的大规模数据生产与自动化实验室建设,应围绕具体药物研发场景定向产出数据,以主动学习思路最大化投入边际效益。该团队探索“以状态为中心”的AIDD新范式,补足传统靶点中心化模式难以覆盖的复杂疾病靶点识别与新模态药物研发需求。目前,其相关平台已完成国产GPU全栈适配,正推进与药企的产业合作,推动生命组学AI技术真正落地药物研发场景。
