这是一篇综述文章，题为《人工智能虚拟类器官（AIVOs）》，亦称为“硅基类器官”，由上海大学转化医学研究院及Medeng-X研究院的白龙和苏佳灿（通讯作者）合作完成，发表于《Bioactive Materials》期刊第59卷（2026年），于2025年12月22日在线发表。

本综述系统性地提出了“人工智能虚拟类器官”（AIVOs）这一前沿概念，旨在为计算科学与类器官生物学及精准医学的交叉领域提供一个概念性和方法论的基础。文章的核心贡献在于，它不仅仅将类器官视为人工智能的数据来源，而是首次将其作为一个独立的、具有自身结构和动态的建模对象，构建了一个从数据层、模型层到交互层的系统化框架。

文章首先分析了当前类器官（Organoids）技术所面临的深刻瓶颈。尽管类器官作为体外三维微型组织结构，在重现人体器官关键解剖和功能特征方面具有巨大优势，但主流类器官平台仍受制于批次间变异性、依赖成分不明的动物源基质（如Matrigel）、手工操作带来的技术差异以及终点式读出的局限。这些因素严重影响了实验的可重复性和跨实验室的可比性，也限制了其在大规模药物筛选和常规临床流程中的应用。正是在此背景下，随着数字孪生和人工智能技术的发展，虚拟类器官的概念应运而生，旨在为物理类器官提供一个硅基的、透明且可重复的计算桥梁。

文章的主体部分详细阐述了虚拟类器官的建构策略和构成。作者提出，虚拟类器官的构建可组织为三个相互作用的层级：数据层（Data Layer）、模型层（Model Layer）和交互层（Interaction Layer）。数据层负责整合多模态和纵向测量数据，包括单细胞和空间组学、高内涵成像以及临床表型信息，并通过预处理消除批次效应和噪声，以实现跨研究的可比性。模型层则包含能将原始数据转化为类器官行为预测的计算引擎，其核心是融合了数据驱动与机理驱动的混合模型。其中，“人工智能虚拟细胞”（AIVCs）作为虚拟类器官的基本可执行单元，通过“通用状态表征”（URs）将多模态数据融合为统一的数值嵌入，并利用“虚拟仪器”（VIs）来模拟实验和扰动。这些虚拟细胞通过基于智能体（Agent-based）、连续介质（Continuum）和有限元（Finite-element）等混合机理模块，捕捉细胞间的相互作用、细胞与基质的动态以及物质输运过程。交互层则确保了虚拟类器官能与物理类器官和临床数据形成双向闭环反馈，实现从“测量-更新-干预”的持续迭代和近实时同步。

在虚拟细胞的具体设计上，文章进行了详尽的分类讨论。作者将构成虚拟类器官的虚拟细胞分为三类：虚拟干细胞（Virtual Stem Cells）、虚拟功能细胞（Virtual Functional Cells）和虚拟肿瘤细胞（Virtual Tumor Cells）。虚拟干细胞，包括虚拟诱导多能干细胞（iPSC）、虚拟胚胎干细胞（ESC）和虚拟成体干细胞（ASC），为虚拟类器官提供了谱系发育的起点和动态骨架；虚拟功能细胞，如虚拟免疫细胞、代谢细胞和上皮细胞，则充当了虚拟类器官中的执行单元，共同决定了其在免疫防御、物质代谢及屏障稳态等多维度上的整体表现；虚拟肿瘤细胞模块则侧重于重现肿瘤的遗传异质性、微环境依赖性和克隆演化，为模拟治疗耐药和免疫逃逸提供了计算基础。

最后，文章展望了虚拟类器官在药物筛选与剂量设计、疾病亚型分型和耐药图谱构建、器官芯片整合以及临床决策支持等广泛场景中的应用潜力。同时，作者也指出了当前面临的主要挑战，包括高质量纵向数据的获取与协调、大规模计算与模型简化、模型的可解释性与因果推理，以及涉及隐私、安全与公平的治理问题。该综述为这一新兴领域的研究人员提供了清晰的路线图，其价值在于推动高内涵实验与精准医学决策支持的深度整合，实现高通量、低负担的“干实验”与临床实践的加速对接。