[读懂科学]“解析到每一个细胞”……用AI打造人类“数字孪生”

by Kim Jonghwa

Published 27 Apr.2026 16:00(KST)

结合单细胞与空间组学…从疾病预测到个性化治疗，生物学范式正迎来转变

将人类身体“复制”为数据的时代正逐步成为现实。通过读取每一个细胞的状态，并利用人工智能（AI）进行整合，从而预测疾病与免疫反应的“数字孪生”概念，正崛起为生物学领域新的研究潮流。

27日下午，在首尔站Biz Hub Center二层高端会议室举行的“科学记者协会-基础科学研究院（IBS）科学媒体学院”上，IBS病毒研究团CI（研究团团长）兼韩国科学技术院（KAIST）医学科学研究生院教授Park Jongeun，以“通过细胞图谱和人工智能揭示人体与疾病之谜”为题进行了演讲。

Park Jongeun兼任IBS病毒研究团CI（研究团团长）及韩国科学技术院（KAIST）医学科学研究生院教授，正在“科学记者协会-基础科学研究院（IBS）科学媒体学院”上就“以细胞图谱和人工智能揭示人体与疾病之谜”进行演讲。Kim Jonghwa 记者供图

Park Jongeun CI介绍了将单细胞分析、空间组学与人工智能（AI）相结合，把人类生物学重构为“可模拟系统”的研究方向。他表示：“如今人类细胞图谱几乎已经进入完成阶段”，“下一步必须理解在对细胞施加刺激时细胞如何做出反应，只有这样才能真正解释生命现象。”

这种研究路径正在实际研究现场不断拓展应用范围。具有代表性的是，以血液中的细胞构成为基础、区分疾病状态的“血液表型（Blood Phenotype）”研究正在开展，通过这一方式，研究人员尝试对自身免疫性疾病、感染性疾病等多种疾病进行分类，并预测药物反应性。

Park CI说明：“如果基于患者的细胞状态进行事前分型，再与药物反应性相连接，就可以预测治疗效果”，“在精准医疗领域，这种研究路径已经得到应用。”

利用人工智能分析单细胞和空间组学数据，构建“虚拟人类（数字孪生）”，并通过施加刺激来预测疾病反应全过程的示意图。IBS 供图

此外，通过单细胞分析，研究人员已经确认信使核糖核酸（mRNA）疫苗会选择性作用于特定细胞并诱导免疫反应，揭示疫苗在细胞层面的作用原理等研究也在推进之中。

不过，这一技术尚未发展到可以完全取代传统实验的阶段。他表示：“目前的模型在理解细胞层面方面具备优势，但涉及多种组织同时相互作用的整体生命体系统，仍然需要动物实验”，“距离实现完全替代至少还需要5至10年以上。”

这一最新研究趋势也被视为展现生物学研究范式转变的案例。以往的生物学主要聚焦于对单个现象的观察与分析，而近年来，基于大规模数据，试图整体理解细胞间相互作用与疾病进程的研究尝试正在不断扩大。

Park CI表示：“关键在于通过数据构建并验证假设”，“随着数据不断积累，人类理解和预测疾病的方式也将日益精细化。”

他补充称：“数字孪生虽然涵盖多种概念，但归根结底，是试图定量理解细胞与基因之间的关系”，“通过这类模型，正在为更系统地阐释人类生物学奠定基础。”

本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。