扰动

2026年9月9日，西湖大学郭天南等科学家在《自然》发表研究，开发了基于扰动蛋白质组学的虚拟细胞模型ProteinTalks。

人工智能赋能的虚拟细胞模型代表了计算机药物发现的一种新兴方法，但大多数现有方法缺乏大规模、时间分辨的扰动蛋白质组学数据以及用于预测治疗反应的可解释框架。

一种基于扰动蛋白质组学的可操作虚拟细胞模型作者：小柯机器人发布时间：2026/9/1119:58:48本期文章：《自然》：Online/在线发表

人工智能赋能的虚拟细胞模型代表了计算机药物发现的一种新兴方法，但大多数现有方法缺乏大规模、时间分辨的扰动蛋白质组学数据以及用于预测治疗反应的可解释框架。

人工智能赋能的虚拟细胞模型代表了计算机药物发现的一种新兴方法，但大多数现有方法缺乏大规模、时间分辨的扰动蛋白质组学数据以及用于预测治疗反应的可解释框架。

通过对蛋白质如何条件性响应不同扰动进行建模，该方法使模型能够作为操作工具用于多种药物发现任务：预测药物疗效和协同作用、发现新药物组合、探究与耐药相关的蛋白质、对患者反应进行分层，以及为患者类器官优先筛选候选药物。