AI虚拟细胞外囊泡:AIVEVs研究进展

近日，全球生物制药巨头默沙东（Merck/MSD）与全球顶尖医疗体系梅奥诊所（Mayo Clinic）正式达成重磅研发合作，双方将以人工智能、高级分析与多模态临床数据为核心，融合临床数据、基因组信息与 AI 虚拟细胞技术，加速疾病机制解析、药物靶点发现与早期研发决策。这一合作印证了 AI 驱动的虚拟生物模型正成为精准医疗与新药研发的核心引擎。

而上海交通大学医学院苏佳灿教授团队近日也提出的人工智能虚拟细胞外囊泡（AIVEVs），则为这一趋势提供了从基础理论到临床转化的完整技术范式，成为连接虚拟细胞、细胞间通信与疾病诊疗的关键桥梁。

传统细胞外囊泡存在多重瓶颈：异质性强、组分复杂难以溯源；高度依赖湿实验，周期长、成本高；载货分选与通信机制不透明；临床转化缓慢，工程化改造多依赖试错。正是这些难题促使了默沙东与梅奥诊所的合作以及 AIVEVs 的提出。

在 AI 虚拟细胞（AIVC）快速发展的背景下，苏佳灿团队在国际顶尖期刊《Bioactive Materials》（中科院 1 区，IF=20.3）首次提出人工智能虚拟细胞外囊泡（AIVEVs）概念，将其定义为 EVs 的数字孪生体——以多组学数据为基础，通过 AI 模型在计算机中完整模拟 EVs 的生成、组分、分选、释放与细胞间通信功能，实现预测、模拟、诊断、设计四位一体，从根源上破解传统 EVs 研究痛点。

AIVEVs采用双轨建模+混合智能的核心范式，兼顾可解释性与预测精度：

01

知识驱动的白盒模型

基于已知生物学机制（如 ESCRT 通路、膜蛋白分选规则），构建可解释推理框架，精准模拟 EVs 生成与载货分选，输出可验证的生物学假设；

02

数据驱动的黑盒模型

依托大规模 EVs 多组学、临床影像与分子数据，利用扩散模型、生成对抗网络等生成式 AI，直接学习并合成 EVs 分子谱，捕捉传统机制难以解释的隐性规律；

03

混合智能模型

融合白盒的可解释性与黑盒的高泛化能力，形成 “知识 + 数据” 双驱动，实现稳定、可靠、可落地的虚拟仿真。

AIVEVs应用

重构 EVs 研究与应用

AIVEVs 以多组学数据为输入，经 AI 建模后输出应用价值，形成数据输入—模型融合—应用输出—实验验证的闭环工作流，覆盖基础研究、疾病诊断、药物研发全链条：

▸精准预测 EVs 组分，加速液体活检标志物筛选与疾病早筛；

▸构建 “供体细胞–EVs–受体细胞” 全链路数字模型，揭示病理状态下异常通信机制；

▸虚拟预测工程化 EVs 的靶向性与载药效率，理性设计智能囊泡药物；

▸高效溯源 EVs