快科技 7 月 14 日消息，今日，阿里巴巴达摩院宣布，西湖大学与达摩院针对干细胞重编程构建了大规模组合扰动数据集，并开发出预测干细胞命运的 AI 模型 " 归元 "。

据介绍，通过大模型，研究人员能从百万级小分子药物和生长因子组合中，快速预测最优方案，诱导细胞向目标干细胞状态转变。

按照 AI 推荐的方案，研究团队首次在体外培育出一种可传代超 50 代的高质量下胚层样干细胞，有望为早期胚胎发育、类胚胎构建、体外造血以及白血病细胞治疗等研究提供新工具。

2006 年，科学家首次发现可用特定因子将皮肤细胞 " 重编程 " 为诱导多能干细胞（iPSC），通俗来说，就是让一个已毕业上岗的皮肤细胞重新回到具有多种发育潜能的起点状态。

细胞在重编程过程中具有可塑性，此时加入不同的小分子药物和蛋白类生长因子，就可能把它引向不同的干细胞状态。

阿里巴巴达摩院资深算法专家顾斐表示，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，理论上它们可形成近 400 万种不同组合。

若都靠传统方式逐一实验验证，可能需要数十年时间，成本高，且成功率也很低。

而 " 归元 " 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，另一方面通过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，研究团队在 " 归元 " 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联系。

换句话说，AI 不仅能告诉研究人员 " 哪个组合更可能有效 "，还可以帮助解释 " 为什么有效 "。

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，成功获得了高质量的下胚层样干细胞。

目前，研究团队已经将归元模型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。