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Cell | 中南大学李敏团队联合腾讯AI for Life Sciences Lab姚建华团队推出UniPert-G2CP:连接遗传与化学筛选的统一表型建模框架

人工智能虚拟细胞(Artificial Intelligence Virtual Cell,AIVC)的核心目标之一,是利用计算模型模拟不同分子扰动在复杂细胞环境中的表型变化。然而,长期以来,遗传筛选与化学筛选由于扰动对象、分子表示方式、实验体系及数据规模存在显著差异,始终缺乏统一的建模框架,限制了人工智能在药物发现、作用机制解析和精准医学中的进一步应用。针对这一挑战,中南大学李敏团队联合腾讯AI for Life Sciences Lab姚建华团队提出了UniPert-G2CP框架,通过统一遗传扰动与化学扰动的分子表征,并构建遗传筛选向化学筛选的迁移学习机制,实现了从分子扰动到细胞表型的统一因果建模。该框架首先构建UniPert多模态分子表征模型,将蛋白质和小分子映射至统一语义空间;随后提出遗传到化学扰动迁移学习模型G2CP,利用规模更大的CRISPR遗传筛选数据提升化学筛选预测能力。研究团队在大规模单细胞转录组、细胞形态学筛选和LINCS等多个公开数据集上进行了系统验证,结果表明,UniPert-G2CP能够显著提升未知扰动的预测精度和模型泛化能力,并揭示不同细胞背景下药物作用机制及耐药性的异质性,为人工智能虚拟细胞构建、药物研发和精准医学提供了统一的计算框架。

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