《Bioactive Materials》2026年发表的综述文章《Artificial Intelligence Virtual Organoids (AIVOs)》由上海大学转化医学研究院的Long Bai与Jiacan Su领衔完成，聚焦人工智能虚拟类器官（AIVOs）这一新兴交叉领域。该文系统阐述了AIVOs作为”硅基类器官数字孪生体”的概念框架、构建策略与应用前景，为计算生物学与类器官研究的深度融合提供了方法论基础。
核心概念与学术背景
文章首先定义了AIVOs（又称硅基类器官）的核心特征：以虚拟细胞为最小执行单元，通过多模态数据融合生成通用状态表征（Universal Representations, URs），结合生物物理先验的虚拟仪器（Virtual Instruments, VIs）模拟实验扰动，并整合基于代理（agent-based）、连续介质（continuum）及有限元（finite-element）的混合机理模块，最终实现从分子到组织尺度的动态模拟。与传统类器官技术相比，AIVOs可克服批次变异、纵向读数稀疏和规模化障碍三大瓶颈，成为连接物理类器官与临床实践的透明化、可重复计算桥梁。
核心观点与论据体系
1. AIVOs的架构分层
- 数据层：整合单细胞/空间转录组、蛋白质组、代谢组、质谱成像与高内涵显微数据，需解决批次效应校正（如Combat算法）、空间配准（图像配准算法）及跨平台标准化（Z-score归一化）三大挑战。作者特别指出，临床数据与实验数据的时序对齐是当前关键瓶颈，不准确的映射会导致模型泛化性虚高。
- 模型层：采用自监督预训练（如对比学习）提取通用特征表示，结合生成模型（VAE/GAN）增强稀缺数据，并通过图神经网络（GNN）与Transformer捕捉细胞互作。机理模块方面，代理模型（如PhysiCell）模拟细胞行为规则，有限元模型处理力学传导与扩散过程。文章强调，不同虚拟细胞框架的状态编码（URs）不一致，需设计明确的接口规范实现跨尺度耦合。
- 交互层：建立”预测-测量-更新”闭环，例如胰腺癌虚拟类器官ODformer通过Transformer增强的对比网络，在14,000组药物反应数据训练后，实现Pearson相关系数>0.9的临床疗效预测，其指导的治疗方案在多队列回顾分析中显著改善预后。
2. 虚拟细胞分类学
- 虚拟干细胞：包括iPSC（诱导多能干细胞）、ESC（胚胎干细胞）与ASC（成体干细胞）三类数字孪生体。以虚拟iPSC为例，Garmen框架通过OCT4/SOX2等核心转录因子网络与BMP/WNT形态场耦合，成功模拟出三胚层同心圆分化模式；Squidiff扩散模型则能从初始多能状态预测血管谱系分化轨迹。
- 虚拟功能细胞：免疫细胞（如虚拟记忆T细胞CD44hi/CD122hi表型）、代谢细胞（肝细胞-内皮-脂肪细胞代谢轴模块化建模）与上皮细胞（Wnt信号驱动的隐窝自组织模型）构成功能输出单元。肠上皮虚拟细胞需编码”微生物群-miRNA-干细胞”调控回路以再现屏障动态。
- 虚拟肿瘤细胞：强调遗传异质性与微环境选择的协同演化。CompuCell3D模型通过粘附力/生存阈值等参数，在三维空间中自发形成氧梯度驱动的侵袭性克隆分层；Deisboeck团队则将EGFR网络嵌入虚拟胶质瘤细胞，耦合迁移-增殖决策规则生成浸润性生长模式。
3. 技术挑战与治理框架
- 数据质量：纵向多模态测量稀疏性导致模型校准困难，如质谱成像（MSI）与单细胞测序（scRNA-seq）的空间对齐仍需突破。
- 计算复杂性：百万级虚拟细胞的实时交互对算力提出挑战，需开发模型降阶（model reduction）技术。
- 伦理治理：欧盟AI法案（EU AI Act）要求可追溯性，患者衍生的虚拟类器官需明确数据主权与算法透明度。ODformer案例显示，隐私保护差分训练（differential privacy）可平衡预测精度与数据安全。
学术价值与应用前景
该综述的突出贡献在于首次系统梳理了AIVOs的理论边界与技术路线：在科学层面，提出”数据-模型-交互”三层架构，解决了虚拟细胞与组织尺度模拟的接口问题；在应用层面，展示了药物筛选（如胰腺癌ODformer）、疾病分型（基于响应模式的新亚型发现）与临床决策（放疗方案优化）三大场景。特别值得关注的是，文章预言AIVOs将推动”干湿闭环”研究范式——通过虚拟实验指导物理类器官的靶向测量，再反向迭代模型参数，最终实现从经验探索到理性设计的转变。
创新亮点
- 方法论整合：首次将通用表征学习（URs）、生物物理模拟与数字孪生架构融合，突破传统机理模型的静态局限。
- 标准化尝试：提出虚拟干细胞的功能测试基准（如hESC系H1的单基因扰动转录组预测任务），推动领域可比性。
- 临床转化路径：以胰腺癌为范例，验证AIVOs可减少82%的物理类器官实验负担，加速个性化治疗方案生成。
该文为类器官研究从经验科学向计算科学的转型提供了路线图，其提出的多尺度耦合框架和伦理治理原则，对器官芯片（organ-on-chip）、数字病理等相邻领域具有重要借鉴意义。未来工作需聚焦于高质量时空组学数据库建设、可解释AI算法开发及跨机构模型共享平台构建。