Nat Biotechnol新发文AI生物学亟需细胞互作数据Partillion Bioscience发布新研究证实Nanovial技术可作为支撑平台用于批量构建具备生物学功能的细胞互作数据集。#AI生物学 #细胞互作 #Nanovial #虚拟细胞 #单细胞测序 #基础大模型 #十亿细胞互作计划 #功能数据集美国加州大学洛杉矶分校及合作机构的研究人员在Nature Biotechnology刊发观点评述文章1再度点明细胞互作数据是解析复杂生命机制、推进生物学基础大模型研发过程中不可或缺的缺失数据层级。细胞互作数据用于记录细胞间的相互影响模式以及这类相互作用对生物功能的调控作用。单细胞测序与空间生物学技术极大提升了科研人员解析细胞类型与空间排布的能力但大量生命生理过程均由细胞之间的相互作用主导。研究价值说明现有多数生物学数据集仅可界定细胞种类、定位细胞空间位置或是观测基因编辑与敲除后细胞产生的应答反应。上述研究手段具备奠基意义却只能还原生命运转机制的部分。在生命体内部细胞会经由直接接触、物质分泌、信号传导、生存竞争与协同协作持续受到其他细胞的调控。以可控且可规模化的方式检测细胞原生互作能够为预测生物学以及后续虚拟细胞、虚拟组织模型搭建补充关键的全新数据层。该Nature Biotechnology文章提出Billion Cell×Cell Project2旨在针对各类细胞类型与多种实验条件系统性解析两两细胞配对的互作特征。该项目将Nanovial列为捕获固定细胞配对、研究新生细胞交互行为的核心支撑技术。Partillion公司的Nanovial技术可制备可悬浮的微米级微腔结构科研人员能够在此体系中检测细胞分泌、信号传导、细胞活化、分子结合、增殖生长以及互作诱导产生的各类细胞应答依托这类检测结果构建兼具环境背景信息的数据集打通细胞分型与细胞功能表型之间的关联。预印本平台bioRxiv上的论文Cell-Cell-Seq resolves contact-associated NK cell activation in defined tumor cell dyads3展示了该技术的实际应用案例。研究借助Nanovial体系构建免疫细胞与肿瘤细胞定向配对体系后发现现有单细胞基础大模型无法完整还原该技术测得的细胞互作信息印证此类数据集可作为功能基准真值用于衡量各类模型的算法性能。Partillion Bioscience联合创始人兼首席执行官Joe de Rutte表示新一代生物学基础大模型必须依托相应数据集检验其能否预测细胞在真实微环境中的实际行为。细胞互作数据可提供类功能层面的基准真值捕捉静态细胞状态数据集往往无法体现的细胞相互调控规律。人工智能生物学领域迎来新的发展方向模型训练将从主要依靠细胞瞬时静态图谱转向基于细胞关联关系与功能结果进行学习。标注细胞互作信息的数据集可用于训练、测评并优化模型使其具备预测生物系统运行、应激应答与动态变化的能力。公司简介公司标识新闻图片来源Partillion BiosciencePartillion Bioscience依托获奖技术Nanovial打造新一代功能化细胞分析平台。该平台可对数百万活细胞开展并行筛选同步采集分泌、信号通路、细胞活性等关键功能指标助力药企与生物技术合作方加快药物研发进程。该技术相关成果陆续发表于Nature Nanotechnology、Nature Communications、Nature Protocols、PNAS、Science Advances、ACS Nano并先后斩获2020年度SLAS创新奖、2022年度SLAS新产品奖、2025年度CYTO创新技术展示奖。详细总结思维导图文章核心信息Nanovial技术对比传统单细胞技术Partillion技术成果荣誉参考[0] New Nature Biotechnology Article Highlights the Need for Cell-Cell Interaction Data in AI Biology, https://www.prnewswire.com/news-releases/new-nature-biotechnology-article-highlights-the-need-for-cell-cell-interaction-data-in-ai-biology-302816685.html[1] Nat Biotechnol. 2026 Jun 23. doi: 10.1038/s41587-026-03177-2. Mapping and engineering the human cell-cell interactome[2] Billion Cell×Cell Project, https://www.cellxcell.org/[3] Cell-Cell-Seq resolves contact-associated NK cell activation in defined tumor cell dyads, doi: https://doi.org/10.64898/2026.06.04.730259注AI辅助创作如有不当欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。