一、AI能否预测细胞的未来？
想象一下，有一天我们不必一管管地做实验，就能在计算机中模拟细胞对基因敲除、药物处理乃至微环境变化的反应。这不再是科幻，而是“虚拟细胞”（Virtual Cell）研究的宏大目标。然而，当前各家模型精度参差、评价标准不一，真正能衡量谁更接近“真实细胞”的指标在哪里？
为此，Cell 近期发文 Virtual Cell Challenge: Toward a Turing test for the virtual cell 提出——借鉴蛋白质结构预测领域的CASP模式，创立首届“虚拟细胞挑战赛”，力图通过统一平台、公开数据和多维指标，为“细胞版图灵测试”搭建舞台。
挑战赛官网：https://virtualcellchallenge.org
专属数据集：Arc Virtual Cell Atlas https://arcinstitute.org/tools/virtualcellatlas
二、核心观点：为什么要办“虚拟细胞挑战赛”？
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缺乏统一评测
过去模型多以内部数据或单一指标自我验证，难以横向比较，也无法推动社区形成共识。 -
数据质量与泛化能力成为瓶颈
现有扰动数据往往实验条件各异，模型容易“记忆”而非真正“理解”细胞生物学原理。 -
竞赛激发创新，汇聚社区智力
就像CASP让蛋白质折叠预测技术一飞冲天，一场公开、公平、年度化的竞赛能够集中力量解决评测与数据双重难题。
三、挑战赛设计亮点
1. 任务定位：上下文泛化
- 参赛者需在部分已知扰动数据（few-shot）帮助下，预测人胚胎干细胞（H1 hESC）中新基因敲低的全基因表达反应。
- 聚焦“跨细胞类型、跨条件”真实科研场景，强调模型对新情境的适应能力。
2. 高质量专属数据集
- 300 个基因扰动、约 30 万 单细胞转录组（scRNA-seq）数据；
- 使用 10x Genomics Flex 平台，单细胞覆盖度和测序深度经优化，确保每个扰动平均 1,000 细胞以上；
- 数据分为训练集（150 基因）、实时验证集（50 基因）及最终盲测集（100 基因），边比赛边迭代。
3. 多维度评测指标
| 指标名称 | 评测内容 | 意义 |
|---|---|---|
| 差异表达评分（DE score） | 模型预测的差异基因与真实实验差异基因的匹配度 | 反映生物学解释力，判断模型是否捕捉关键基因响应 |
| 扰动判别评分（Perturbation score） | 对比不同扰动效果的排名一致性 | 测试模型区分不同扰动细微差异的能力，防止“千篇一律”预测 |
| 全基因 MAE（Mean Absolute Error） | 模型对所有基因表达量的平均绝对误差 | 全面检验模型整体拟合水平，补齐前两项的局部性局限 |
- 综合评分机制：结合三者加权排名，并设置各项阈值，确保模型平衡发展。
4. 支持跨团队协作与开源
- 官方提供 Virtual Cell Atlas、Tahoe-100M 等大规模公开扰动数据，以便模型预训练与对比；
- 公开排行榜与代码仓库，鼓励社区共享最佳实践、优化数据处理流程。
四、未来展望
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推动标准化数据生产
挑战赛配置的高质量单细胞功能组学（scFG）实验流程与质量控制标准，将成为行业示范，指导后续数据集构建。 -
向多组学、多扰动组合迈进
今后赛题将扩展至蛋白组、表观组及时间／空间多模态数据，挑战更复杂的“多维细胞行为预测”。 -
开源竞赛催生工具生态
随着竞赛热度提升，可预见涌现一批针对 perturb-seq 数据处理、few-shot 适配、模型可解释性等方向的开源库与平台。 -
面向临床与药物开发的应用
一旦虚拟细胞预测精度达到实用水平，就能在药物靶点筛选、剂量优化、组合疗法设计等环节发挥辅助作用，大幅降低实验成本和周期。
- 生信/算法开发者，可关注竞赛数据发布，针对few-shot、域适应等方向进行技术突破；
- 干实验科学家，可思考如何将高通量 perturb-seq 数据与既有模型框架结合，实现“实验前”预测和“实验后”验证的闭环。
五、结语
“虚拟细胞挑战赛”不仅是一场技术竞赛，更是一项行业倡议：用统一的标准和数据打通虚拟细胞模型的“最后一公里”，让AI预测真正贴合生物学真实世界。无论你是算法专家、单细胞技术开发者，还是药物发现研究者，都值得持续关注这场赛事。
原文 & 项目链接
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Cell 评论文章：《Virtual Cell Challenge: Toward a Turing test for the virtual cell》
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挑战赛官网：https://virtualcellchallenge.org
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Arc Virtual Cell Atlas https://arcinstitute.org/tools/virtualcellatlas
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