Nicheformer开源：1.1亿细胞训练的AI大模型，开启虚拟细胞新纪元

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在生命科学的宏伟蓝图中，理解每一个细胞的行为是解开疾病之谜、探索生命奥秘的关键。然而，长期以来，科学家们面临一个棘手的困境：我们能通过单细胞组学技术知道“有哪些细胞”，却难以确定“它们在组织中的确切位置和邻里关系”。这层信息壁垒，极大地限制了我们对细胞微环境、相互作用以及疾病发生机制的认知深度。

近日，一项足以改写游戏规则的突破性研究为我们带来了答案。来自慕尼黑大学的团队发布了全球首个单细胞空间基础模型——Nicheformer。这个基于超过1.1亿个细胞数据训练的AI大模型，首次将单细胞分析与空间转录组学大规模融合，精准地为“流离失所”的细胞找到了它们在组织中的“家”。这一成果不仅是生物医学领域的重大进展，更是人工智能技术向生命科学核心领域渗透的又一里程碑，标志着我们向构建“AI虚拟细胞”的终极梦想迈出了坚实的一步。这无疑是近期最值得关注的AI新闻之一，相关领域的最新动态和深度解读，都可以在AI门户网站 https://aigc.bar 上找到。

打破壁垒：Nicheformer如何连接细胞身份与空间密码

要理解Nicheformer的革命性，首先需要了解它所解决的核心痛点。生命科学研究中有两大关键技术：

单细胞组学 (Single-cell omics)：这项技术能够深入到单个细胞层面，精确测量其基因、转录本、蛋白质等多维度的分子信息。它告诉我们组织中存在哪些不同类型的细胞，就像一份详细的“居民清单”。

空间转录组学 (Spatial transcriptomics)：这项技术则保留了细胞在组织中的原始位置信息，让我们能看到基因表达的空间分布图。它告诉我们这些“居民”住在哪里，以及谁是他们的“邻居”。

然而，这两种技术长期处于割裂状态。单细胞测序通常需要将组织解离成单个细胞，这会丢失所有宝贵的空间信息。Nicheformer的诞生，正是为了架起这座桥梁。它通过深度学习，仅凭一个分离细胞的基因表达谱数据，就能反向推断出它在原始组织中最可能的位置、周围的细胞类型（即“生态位”）以及邻域构成。这相当于赋予了海量存量单细胞数据“回归”组织的能力，其潜力不可估量。

亿级数据铸就的AI大模型：SpatialCorpus-110M的威力

Nicheformer强大的预测能力并非凭空而来，其背后是迄今为止最大规模的单细胞与空间数据集之一——SpatialCorpus-110M。这个庞大的数据集包含了来自人类和小鼠73种不同器官和组织的超过1.1亿个细胞数据。

如同ChatGPT等LLM（大语言模型）需要海量文本数据进行训练一样，Nicheformer的卓越性能也源于这种大规模的预训练。研究团队利用SpatialCorpus-110M，让模型学习单细胞和空间基因组学的联合表示，并巧妙地融入了物种、技术平台、实验设计等上下文信息。随后，模型在具体的空间任务上进行微调，从而掌握了从基因表达解码空间信息的关键能力。

在一系列严格的下游任务评估中，包括空间细胞类型预测、生态位和区域标注、邻域细胞密度和组成预测等，Nicheformer的表现全面超越了现有的基础模型，如Geneformer、scGPT和UCE，证明了其在整合空间维度信息方面的绝对优势。

不止于预测：Nicheformer的革命性应用场景

Nicheformer的意义远不止于一个精准的预测工具，它为整个生物医学研究领域带来了范式转变的可能。其核心应用价值体现在以下几个方面：

激活存量数据：全球实验室中积累了海量的、不包含空间信息的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据。Nicheformer可以为这些数据“赋能”，为其添加空间上下文，从而挖掘出前所未有的生物学洞见。

深入理解微环境：在肿瘤学、免疫学和神经科学等领域，细胞的微环境至关重要。例如，肿瘤细胞如何与免疫细胞、基质细胞相互作用，直接决定了癌症的进展和治疗效果。Nicheformer为研究这些复杂的细胞“社交网络”提供了前所未有的强大工具。

指导疾病研究：通过精确描绘健康与疾病状态下组织细胞的空间排布差异，研究人员可以更准确地定位与疾病相关的关键细胞亚群和相互作用，为靶点发现和新疗法开发提供直接线索。

迈向终极目标：「虚拟细胞」的现在与未来

Nicheformer的发布，被团队视为迈向“AI虚拟细胞”的关键一步。所谓虚拟细胞，是利用人工智能技术，整合多模态组学数据构建的“数字细胞”，它能够模拟并预测真实细胞在不同刺激下的行为和反应。

在此之前，尽管“虚拟细胞”的概念日益火热，但大多数模型都将细胞视为孤立的实体，忽略了它们赖以生存和发挥功能的空间关系。Nicheformer的出现，首次将单细胞分辨率和空间组织背景大规模地结合起来，为构建真正符合生物学逻辑的虚拟细胞奠定了基础。

这仅仅是开始。研究团队的下一个目标是开发一个能够学习细胞间物理关系的“组织基础模型”，这将使我们能够更深入地分析肿瘤微环境、器官发育等复杂生命过程。未来，随着蛋白质组学、表观遗传学、活细胞成像等多模态数据的不断融入，虚拟细胞模型将变得愈发精确和智能。

正如最新的AI日报所揭示的趋势，从OpenAI的ChatGPT到生物医学领域的Nicheformer，大模型正在以前所未有的深度和广度重塑科学研究。我们有理由相信，一个由AI驱动的、能够精准模拟生命活动的数字生物学时代正在加速到来，它将彻底改变我们发现生物学规律、开发新药和治疗疾病的方式。