7月14日，西湖大学与阿里巴巴达摩院联合发布了一项重要科研成果：他们成功研发出一款名为“归元”（ReproPerturb）的AI模型，专门用于预测干细胞重编程的最佳方案。简单来说，这个模型能够从数百万种小分子药物和生长因子组合中，迅速锁定最优解，引导细胞向目标干细胞状态转变。研究团队按照AI推荐方案，首次在体外培养出高质量的下胚层样干细胞，这种细胞可以稳定传代超过50代，为早期胚胎发育、类胚胎构建、体外造血以及白血病细胞治疗等研究领域，提供了一个全新的实验工具。

先把时间线拉回到2006年。那一年，科学家们首次发现，可以通过特定因子让皮肤细胞“重编程”为诱导多能干细胞（iPSC）。通俗点说，这就像让一个已经“毕业上岗”的皮肤细胞，回到一个充满多种可能性的“起点状态”。在重编程过程中，细胞具有可塑性，这时如果加入不同的小分子药物和蛋白类生长因子，就有可能将其引导至不同的干细胞状态。

但问题在于，长期以来，这类研究高度依赖个人经验，且基本靠反复试错。阿里巴巴达摩院资深算法专家顾斐对此解释得很清楚：“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。这项研究涉及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，它们可以形成近400万种不同组合。如果完全依靠传统方式逐一实验验证，可能需要数十年时间，成本极高，成功率也低得可怜。”

正是为了破解这一难题，西湖大学与达摩院合作，针对干细胞重编程构建了大规模的组合扰动数据集，并在此基础上训练出“归元”模型。该模型采用一种双模态编码策略：一方面通过分子结构表征来编码小分子药物，另一方面通过蛋白语言模型来编码生长因子和细胞因子等生物大分子。最终，将这两类信息统一投射到同一个高维表征空间里，从而预测不同组合对细胞命运的影响。

更值得一提的是，“归元”并非那种“答案给你，管你信不信”的AI。它在设计之初就加入了可解释性模块，让预测结果与已知的生物学通路挂钩。换句话说，AI既能告诉你“哪个方案更靠谱”，还能解释“为什么靠谱”。

最终，归元模型完成了对近400万种潜在组合的模拟预测。研究团队根据模型推荐的最优方案进行实验验证，结果成功获得了高质量的下胚层样干细胞。在天然胚胎中，下胚层细胞通常只出现在受精后第5至7天左右，参与营养支持、发育信号传导、胚胎着床以及早期卵黄囊形成。由于这个阶段实在“转瞬即逝”，研究人员很难系统研究它们的形成机制和功能。

而这次培育出的下胚层样干细胞，质量明显优于此前报道的同类成果。它们在分子特征上与天然下胚层细胞高度相似，稳定表达关键多能性因子。更关键的是，在体外持续传代50代之后，它们依然保持着干细胞的功能特性，这一点为后续应用提供了可靠的细胞来源。

西湖大学研究员刘晓东表示，这项成果不仅有助于理解人类早期胚胎发育，也有望推动体外造血、类胚胎构建和细胞治疗研究。他指出：“下胚层细胞在早期胚胎发育中发挥关键作用，其异常可能与反复流产、胚胎着床失败等问题密切相关。过去，这类细胞在体外很难长期稳定培养。现在，借助AI，我们找到了更优的细胞命运调控方案，为研究人员提供了可扩增、可研究的材料。”

目前，研究团队已将归元模型应用于其他细胞命运调控任务中，包括制备帕金森病细胞治疗管线项目所需的多巴胺神经元前体细胞，以及其他类型的功能细胞，并帮助优化生产工艺。通过将AI模型、大规模扰动实验和干细胞生物学紧密结合，西湖大学与达摩院为复杂细胞命运调控提供了一种全新的研究范式。