干细胞研究领域迎来AI新突破：西湖大学与达摩院联合推出“归元”智能模型，凭借对大规模组合扰动数据的深度分析，实现了对细胞命运的精准预测与高效调控。这一创新成果有望加速诱导多能干细胞（iPSC）研究进程，并为早期胚胎发育、细胞治疗等前沿领域提供全新工具。

背景：干细胞重编程——让细胞“逆生长”的复杂挑战

2006年，科学家首次发现可利用特定因子将皮肤细胞“重编程”为诱导多能干细胞（iPSC）。通俗而言，这相当于让一个已经“毕业上岗”的皮肤细胞重新回到具备多种发育潜能的“起点状态”。细胞在重编程过程中呈现可塑性，此时加入不同的小分子药物和蛋白类生长因子，就可能将其引导至不同的干细胞状态。

但长期以来，这种研究高度依赖个人经验判断与反复试错。阿里巴巴达摩院资深算法专家顾斐解释道：“诱导干细胞命运转换，我们面对的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。如果依靠传统方式逐一实验验证，可能需要数十年时间，成本高企，成功率也很低。”

核心创新：归元AI模型——双模态编码与可解释性

为解决上述难题，研究团队开发了预测干细胞命运的AI模型“归元”。该模型采用双模态编码策略：一方面通过分子结构表征编码小分子药物，另一方面借助蛋白语言模型编码生长因子和细胞因子等生物大分子，将二者统一投射到同一个高维表征空间中，从而预测不同组合对细胞命运的影响。

更重要的是，归元并非简单的“黑盒”模型。研究团队在模型中加入了可解释性模块，使其预测结果与已知的生物学信号通路建立关联。换言之，AI不仅能够告诉研究人员“哪个组合更可能有效”，还能帮助解释“为什么有效”。

实验成果：高质量下胚层样干细胞成功获得

归元模型完成了对近400万种潜在组合的模拟预测。研究团队依据模型推荐的最优方案进行实验验证，成功获得了高质量的下胚层样干细胞。在天然胚胎中，下胚层细胞通常仅出现在受精后第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。由于这一阶段“一闪而过”，研究人员难以系统研究其形成机制与功能。

而团队此次培育出的下胚层样干细胞质量优于此前已报道的同类成果：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。在体外持续传代50代后，它们仍保持干细胞功能特性，有望为后续应用提供可靠的细胞来源。

应用前景：助力胚胎发育研究、推动细胞治疗

西湖大学研究员刘晓东表示，该成果将助力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：“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，我们借助AI找到了更优的细胞命运调控方案，为研究人员提供可扩增、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、大规模扰动实验与干细胞生物学相结合，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。

常见问题解答

• Q：归元模型适用于所有类型的干细胞重编程吗？
  A：目前模型基于25种谱系调控因子（17种小分子+8种蛋白类生长因子）训练，但研究团队表示其双模态编码框架具有通用性，可扩展至其他调控因子和细胞类型。
• Q：下胚层样干细胞的具体用途是什么？
  A：它可用于模拟早期胚胎发育中的关键事件（如营养支持、着床信号），研究反复流产或胚胎着床失败的机制，也可作为体外造血、类胚胎构建等研究的稳定细胞来源。
• Q：归元模型的可解释性如何帮助实验设计？
  A：通过关联已知生物学信号通路，研究人员能理解AI推荐组合背后的分子机制，从而设计更精准的验证实验，避免盲目试错。

本文信息综合自西湖大学与达摩院官方发布内容。