西湖大学阿里达摩院推出干细胞AI模型归元实现重编程模拟预测
西湖大学与阿里达摩院联合开发干细胞AI模型“归元”，采用双模态编码策略预测近400万种重编程组合，并加入可解释性模块。实验验证获得高质量下胚层样干细胞，为理解胚胎发育、推动体外造血及细胞治疗提供可靠原料来源。
在干细胞研究领域，重编程的效率和品质始终是一个棘手难题。过去，科研人员大多依赖“试错”的方式——摸索不同方案、尝试各种组合，不仅耗时耗力、成本高昂，成功率也难以保证。近期，西湖大学与阿里达摩院联合发布了一款名为“归元”的AI模型，专门针对干细胞重编程这一关键环节，将研究推进了一大步。
重编程过程涉及25种谱系调控因子，理论上这些因子的排列组合可形成近400万种不同方案。面对如此庞大的可能性，靠人工逐一筛选几乎不可能完成。“归元”模型采用了一种双模态编码策略，相当于从两个不同维度同时解读细胞的“语言”，从而精准预测每种组合如何引导细胞命运走向。更关键的是，该模型还加入了可解释性模块——这意味着它不仅告诉你“该选哪个方案”，还能解释“为什么选这个方案”。
目前，模型已完成对这近400万种组合的模拟预测。研究团队根据模型推荐的最优方案进行了实验验证，结果令人惊喜——他们成功获得了质量更高的下胚层样干细胞，相比传统方法得到的细胞，表现更为优异。
这项突破的核心意义在于，它为后续的细胞应用提供了更可靠的原料来源。这不仅有助于深入理解人类早期胚胎发育的底层机制，还将直接推动体外造血、类胚胎构建以及细胞治疗等前沿方向的探索。可以说，干细胞研究终于有了一个能够“精准预判”的智能助手。
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