（问题）单细胞测序技术的普及，让科研人员能够单个细胞尺度观察基因表达差异，从而识别细胞类型、追踪发育轨迹、解析肿瘤异质性。但单细胞数据在很大程度上仍是“瞬时截面”：它能呈现某一时刻细胞处于什么状态，却难以直接回答“如果施加药物、进行基因编辑或遭遇环境压力，细胞会如何变化”。这种从“静态描述”走向“动态推演”的能力缺口，长期影响实验设计效率和干预策略优化。 （原因）此瓶颈主要来自三上：其一，细胞状态由成千上万个基因共同决定，维度极高，基因间存复杂的协同与制约；其二，干预实验成本高、周期长，不同实验平台与样本来源带来的批次差异明显，使“可复用、可推广”的预测框架更难建立；其三，传统建模往往依赖特定假设或局部机制，面对跨组织、跨疾病、跨条件任务时，泛化能力容易受限。归根结底，研究界既需要更强的表达能力，也需要更稳健的数据融合与不确定性控制手段。 （影响）因此，达摩院团队于2026年3月27日发布论文（arXiv:2603.25240v1），提出名为“灵枢-Cell”的虚拟细胞世界模型，试图构建一个可生成、可补全、可推演的细胞状态表达框架。研究团队将单细胞基因表达数据类比为由约1.8万个“词汇”组成的“文本”，并引入“掩码离散扩散模型”等方法：训练时随机遮蔽部分基因表达信息，让模型在全局关联约束下学习重建细胞状态。与按固定顺序逐个预测不同，这类方法强调在多个位置同时推断，更有利于捕捉基因网络的整体耦合关系。 业内人士指出，若对应的模型在更多权威数据集与真实干预实验中得到验证，可能带来三上影响：一是为药物研发提供更快的体外计算筛选和机制假设生成工具，降低“盲试”成本；二是帮助疾病研究在细胞层面建立可检验的“干预—反应”路径，增强对耐药、复发、炎症反应等复杂过程的解释力；三是推动单细胞数据从“注释与归类”为主，更走向“模拟与预测”为导向，促进实验与计算的闭环迭代。 （对策），虚拟细胞世界要真正走向可用、可信，仍需共同推进若干规范化工作：一要加强数据治理与标准建设，提高不同平台、不同批次数据的可比性，完善元数据记录与质量控制；二要强调可解释、可验证，围绕关键预测结论开展跨实验室复现与对照实验，明确模型适用边界；三要重视安全与伦理合规，确保数据使用、模型输出及潜在临床转化符合隐私保护与监管要求；四要推动开放评测体系建设，形成覆盖不同组织、不同疾病、不同干预方式的基准测试与统一指标，避免“只在单一场景有效”的技术泡沫。 （前景）从趋势看，随着单细胞、多组学与空间转录组等数据持续积累，以生成式模型为代表的计算框架有望在“多尺度生命系统建模”中发挥更大作用：在微观层面模拟细胞状态迁移，在中观层面连接组织微环境，在宏观层面辅助理解疾病进程与治疗窗口。未来若进一步结合生物机制先验、因果推断与高通量验证平台，虚拟细胞模型或将成为药物发现与精准医学的重要基础设施之一。
从“拍清楚一张细胞照片”到“推演细胞如何演化”，标志着生命科学工具链正在升级。虚拟细胞世界的探索为科研打开了新的想象空间，也对数据质量、实验验证和行业规范提出了更高要求。只有坚持以科学问题为牵引、以可验证为准绳、以开放协作为路径，模型化成果才能更稳健地服务基础研究与医药创新。