Công bố báo cáo chuyên sâu về công nghệ Tế bào ảo AI (AIVC): Hạ tầng mới cho khoa học sự sống

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

21/09/2026 10:28:46 Nguồn: QbitAI

Báo cáo nghiên cứu "Xu hướng công nghệ, hệ sinh thái công nghiệp và triển vọng ứng dụng AI Virtual Cell (AIVC) — Cơ sở hạ tầng mới của khoa học sự sống trong kỷ nguyên AI" đã chính thức được công bố.

Ngày 21 tháng 9, báo cáo "Xu hướng công nghệ, hệ sinh thái công nghiệp và triển vọng ứng dụng AI Virtual Cell (AIVC) — Cơ sở hạ tầng mới của khoa học sự sống trong kỷ nguyên AI" do Baiyao Technology khởi xướng, cùng đội ngũ MIT Technology Review Trung Quốc khảo sát và biên soạn, đã chính thức được phát hành. Báo cáo này được hoàn thiện dưới sự hướng dẫn của Ủy ban Quản lý Khu Khoa học Trung Quan Thôn (Zhongguancun Science City).

Baiyao Technology khởi xướng nghiên cứu này không chỉ để mô tả một hướng công nghệ mới nổi, mà còn mong muốn thúc đẩy ngành công nghiệp cùng trả lời một câu hỏi thực tế: Làm thế nào để AIVC chuyển mình từ các chỉ số năng lực trên lý thuyết thành cơ sở hạ tầng thực thụ trong lĩnh vực phát triển thuốc và khoa học sự sống?

Với tầm nhìn toàn cầu, thông qua khảo sát chuyên sâu hàng chục tổ chức nghiên cứu, doanh nghiệp công nghệ và công ty dược phẩm trên thế giới, báo cáo đã định nghĩa rõ ràng AIVC là cơ sở hạ tầng mới của khoa học sự sống trong kỷ nguyên AI. Đồng thời, báo cáo cũng hệ thống hóa các lộ trình công nghệ, cấu trúc ngành và xu hướng tương lai, cung cấp khung tham chiếu hệ thống nhằm thúc đẩy sự hợp tác giữa các tổ chức nghiên cứu, đối tác công nghiệp, nhà đầu tư và chính phủ, đưa AIVC từ giai đoạn khám phá khái niệm sang ứng dụng quy mô.

Sao chép và mở liên kết dưới đây để nhận báo cáo đầy đủ:

https://www.mittrchina.com/aivc/index.html

Tại sao AIVC lại là cơ sở hạ tầng chứ không chỉ là một mô hình AI?

Trong thập kỷ qua, các công cụ AI tiêu biểu như AlphaFold đã chứng minh rằng AI có thể biến việc dự đoán cấu trúc protein thành một bài toán tính toán, và AI trong dược phẩm (AIDD) có thể nâng cao đáng kể hiệu quả nghiên cứu thuốc ở cấp độ phân tử. Tuy nhiên, khi đi vào các hệ thống sinh học thực tế, do chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố, việc chuyển đổi lâm sàng vẫn đối mặt với những bất định lớn. Điều này cho thấy thành công ở cấp độ phân tử không đồng nghĩa với hiệu quả ở cấp độ tế bào.

Đối với việc phát triển thuốc và nghiên cứu bệnh học, việc biết cấu trúc hoặc đích tác động của một phân tử thường chỉ là điểm khởi đầu. Câu hỏi thực sự quan trọng là: Khi một loại thuốc đi vào cơ thể người, khi một gen bị chỉnh sửa, hoặc khi môi trường của tế bào thay đổi, tế bào sẽ phản ứng như thế nào?

Những gì AIVC đang cố gắng xây dựng chính là "bản sao kỹ thuật số" của tế bào trong không gian tính toán.

Báo cáo đề xuất rằng AIVC sẽ thúc đẩy đối tượng nghiên cứu từ "cấp độ phân tử" lên "cấp độ tế bào", tái cấu trúc mô hình nghiên cứu cơ chế sự sống. Trong mô hình mới này, tế bào không còn chỉ là đối tượng quan sát thực nghiệm, mà là một hệ thống tính toán có thể được đặc tả, mô phỏng, can thiệp và hiệu chỉnh liên tục. Nó không chỉ trả lời câu hỏi "đây là tế bào gì", mà còn dự đoán được "tế bào sẽ thay đổi ra sao sau khi loại bỏ một gen hoặc thêm thuốc vào".

Ý nghĩa của AIVC không chỉ nằm ở việc nâng cấp mô hình nghiên cứu khoa học sự sống, mà còn ở tiềm năng hình thành các mô hình tính toán và nền tảng công cụ có thể tái sử dụng khi đã hoàn thiện. Nó phục vụ các chủ thể khác nhau như công ty dược, tổ chức nghiên cứu và cơ sở y tế, xuyên suốt các khâu từ nghiên cứu cơ bản, tìm kiếm đích tác động, phát triển thuốc đến kỹ thuật tế bào. Cùng với sự hoàn thiện về chất lượng dữ liệu, khả năng tổng quát hóa của mô hình, hệ thống xác thực thực nghiệm và các tiêu chuẩn liên quan, AIVC đang mở rộng sang các kịch bản ứng dụng như nghiên cứu lâm sàng, phân tầng bệnh nhân và hỗ trợ quyết định lâm sàng.

Logic cạnh tranh ngành AIVC: Từ mô hình đơn lẻ đến vòng lặp khép kín "Dữ liệu — Mô hình — Thực nghiệm"

Khi AIVC trở thành lĩnh vực nóng, các đội ngũ nghiên cứu hàng đầu thế giới đang cạnh tranh gay gắt. Báo cáo đã đưa ra nhiều xu hướng tương lai của AIVC, chỉ ra rằng ngành công nghiệp AIVC toàn cầu đang chuyển từ cạnh tranh quy mô mô hình sang giai đoạn đồng tiến hóa giữa dữ liệu và mô hình, đòi hỏi sự phát triển đồng bộ giữa dữ liệu, mô hình và kịch bản ứng dụng để dần hình thành rào cản cốt lõi và giá trị thương mại dài hạn.

Xu hướng 1: Cạnh tranh mô hình chuyển từ mở rộng quy mô sang khả năng tổng quát hóa và thích ứng nhiệm vụ

Từ lâu, ngành công nghiệp thường tuân theo "định luật mở rộng" (scaling laws), nâng cao hiệu quả mô hình bằng cách tăng quy mô dữ liệu và tham số. Tuy nhiên, báo cáo chỉ ra rằng việc đơn thuần tăng quy mô dữ liệu hoặc tham số không nhất thiết mang lại khả năng tổng quát hóa zero-shot tốt hơn. Hiệu quả mô hình còn phụ thuộc vào mục tiêu huấn luyện, độ bao phủ nhiễu, tính đa dạng của dữ liệu, ngữ cảnh tế bào và loại nhiệm vụ. Trong tương lai, các doanh nghiệp nên phát triển đồng thời hai năng lực: một là xây dựng mô hình có khả năng dự đoán xuyên kịch bản; hai là ứng dụng mô hình theo chiều dọc vào các bệnh lý, loại thuốc, đường ống phát triển (pipeline) hoặc các lĩnh vực công nghiệp liên quan cụ thể.

Hiện nay, một số nghiên cứu bắt đầu khám phá việc mô hình hóa chuyển trạng thái tế bào theo kiểu mô hình thế giới (world model), cũng như các phương pháp dự đoán không gian tiềm ẩn bao gồm JEPA. Nhiều mô hình hiện tại chủ yếu dựa trên việc học các đặc trưng thống kê từ ảnh chụp nhanh phiên mã (transcriptome snapshots), nên khả năng mô tả quá trình động và phản ứng can thiệp của tế bào vẫn còn hạn chế. Mô hình thế giới cố gắng học các quy luật chuyển trạng thái trong điều kiện can thiệp trong không gian tiềm ẩn, nhằm nâng cao khả năng dự đoán đối với các nhiễu chưa từng thấy hoặc bối cảnh tế bào mới.

Xu hướng 2: Dữ liệu riêng và dữ liệu sản xuất mới đang trở thành yếu tố cạnh tranh then chốt

Năng lực nhà máy dữ liệu đang trở thành năng lực cốt lõi của các doanh nghiệp AIVC. Dữ liệu đang chuyển từ "so quy mô" sang "so chất lượng, so tính đa dạng, so khả năng căn chỉnh". Báo cáo nhấn mạnh rằng dữ liệu công khai chỉ có thể hỗ trợ khả năng đặc tả trạng thái của mô hình cơ bản, khó tạo ra sự cạnh tranh khác biệt. So với dữ liệu công khai, giá trị hơn là các dữ liệu riêng tư khan hiếm như phản ứng với thuốc, vi môi trường, kiểu hình lâm sàng, cũng như "dữ liệu sản xuất mới" được thiết kế chuyên biệt cho mục tiêu huấn luyện.

Loại dữ liệu này có sự đối chứng cơ sở hoàn chỉnh, gradient liều lượng, chiều thời gian và sự căn chỉnh đa phương thức, có khả năng hỗ trợ mô hình học các mối quan hệ nhân quả, là tài sản cốt lõi khó sao chép. Các doanh nghiệp sở hữu năng lực sản xuất dữ liệu đa phương thức, hệ thống xử lý dữ liệu tiêu chuẩn hóa và kênh dữ liệu lâm sàng khan hiếm sẽ xây dựng được hào kỹ thuật cạnh tranh sâu hơn.

Xu hướng 3: Vòng lặp khép kín "khô - ướt" (dry-wet loop) sẽ trở thành ngưỡng cửa quan trọng để AIVC tiến tới công nghiệp hóa

Ngành công nghiệp AIVC toàn cầu đang chuyển từ giai đoạn chứng minh khái niệm sang giai đoạn kiểm chứng giá trị công nghiệp. Báo cáo cho thấy ở giai đoạn này, hiệu suất mô hình đơn lẻ không còn là tiêu chuẩn đánh giá duy nhất. Khả năng thông suốt vòng lặp khép kín "sản xuất dữ liệu — dự đoán mô hình — xác thực thực nghiệm — phản hồi dữ liệu" (vòng lặp khô - ướt) đang trở thành ngưỡng cửa cốt lõi của công nghiệp hóa.

Vòng lặp khô - ướt không đơn thuần là năng lực phòng thí nghiệm tự động hóa, mà là một hệ thống năng lực tích hợp giữa nghiên cứu phát triển công nghệ, xác thực thực nghiệm và bàn giao thương mại. Nó đòi hỏi doanh nghiệp vừa có thể đưa ra các dự đoán và giải pháp chất lượng cao, vừa có thể hoàn thành xác thực hiệu quả thông qua thực nghiệm, đồng thời phản hồi kết quả thực nghiệm để lặp lại mô hình, tạo thành bánh đà tiến hóa liên tục.

Bố cục công nghệ và thực tiễn công nghiệp AIVC của Baiyao Technology

Nhìn từ hệ sinh thái công nghiệp toàn cầu, AIVC đang hình thành mô hình hợp tác giữa các doanh nghiệp đổi mới sáng tạo, công ty công nghệ, công ty dược phẩm và các tổ chức nghiên cứu. Báo cáo liệt kê Baiyao Technology vào danh sách các doanh nghiệp đổi mới sáng tạo lấy AIVC làm sản phẩm cốt lõi hoặc động cơ nghiên cứu chính, sánh vai cùng các doanh nghiệp quốc tế như Xaira, Recursion, Cellarity, Noetik, Turbine.

Nhìn chung, các đơn vị nước ngoài khởi đầu sớm hơn, hệ thống hợp tác trưởng thành hơn và đang bước vào giai đoạn hợp tác với các công ty dược phẩm và kiểm chứng công nghiệp; trong khi đó, các đơn vị trong nước vẫn đang ở giai đoạn đầu phát triển nhưng đang đẩy nhanh tốc độ từ nghiên cứu công nghệ sang ứng dụng thực tế.

Đối mặt với làn sóng phát triển khi ngành công nghiệp chuyển từ chạy đua công nghệ sang cạnh tranh hệ thống, Baiyao Technology bám sát xu hướng dài hạn của ngành, đột phá đồng bộ trên ba chiều: kiến trúc mô hình, nhà máy dữ liệu và vòng lặp khô - ướt, cam kết xây dựng hệ thống năng lực toàn diện từ nghiên cứu phát triển công nghệ đến ứng dụng công nghiệp.

Xây dựng mô hình từ kiến trúc nền tảng. Tháng 6 năm nay, Baiyao Technology đã công bố AURA CellOS, mô hình thế giới tế bào ảo AI đầu tiên trên thế giới dựa trên kiến trúc LLM-JEPA, là một trong những mô hình nền tảng đơn bào có quy mô tham số lớn nhất được công bố rộng rãi. Tuy nhiên, đột phá cốt lõi của CellOS không nằm ở quy mô tham số, mà ở sự đổi mới nền tảng đối với kiến trúc truyền thống. Thông qua sự phối hợp giữa góc nhìn biểu đạt và góc nhìn nhận thức, mô hình học được các đặc trưng ổn định của sự thay đổi trạng thái tế bào trong không gian ẩn. Trong các kết quả đánh giá công khai, CellOS đã tạo ra khoảng cách gấp nhiều lần so với các mô hình chủ lưu về độ chính xác dự đoán, mô hình hóa nhiễu và nhiều chỉ số cốt lõi khác, đạt trình độ dẫn đầu quốc tế.

Lấy dữ liệu sản xuất mới độc quyền và dữ liệu lâm sàng thực tế làm hỗ trợ quan trọng cho việc lặp lại mô hình. Baiyao đang xây dựng nhà máy dữ liệu lấy mẫu thực tế và dữ liệu nhiễu tự sản xuất làm cốt lõi. Thông qua việc tự xây dựng nền tảng thực nghiệm nhiễu đa phương thức thông lượng cao TM-Perturb-seq, công ty sản xuất dữ liệu phản ứng nhiễu được căn chỉnh đa phương thức; đồng thời liên kết các nguồn lực hợp tác lâm sàng, tích lũy dữ liệu thực tế về vi môi trường khối u và dữ liệu lâm sàng, hình thành tài sản dữ liệu riêng tư có tính tuân thủ cao và giá trị cao, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc lặp lại mô hình và ứng dụng thực tế.

Thông suốt vòng lặp khô - ướt, giải phóng giá trị của mô hình và dữ liệu. Baiyao Technology sẽ thông suốt toàn bộ vòng lặp từ sản xuất dữ liệu, dự đoán mô hình đến xác thực thực nghiệm ướt và phản hồi dữ liệu, dần xây dựng bánh đà công nghệ có khả năng tự lặp lại. Công ty sẽ khởi động xác thực ứng dụng trong các kịch bản như phân tầng bệnh nhân ung thư lâm sàng, tối ưu hóa CAR-T, tìm kiếm đích chống lão hóa da, v.v. Thông qua hợp tác với các công ty dược phẩm và tổ chức nghiên cứu, công ty sẽ dần thúc đẩy việc hiện thực hóa giá trị công nghệ trong công nghiệp.

AIVC đang mở ra một bước nhảy vọt quan trọng: để máy tính không chỉ nhận diện các thành phần cấu tạo nên sự sống, mà còn hiểu được quy luật vận hành của hệ thống sự sống. Điều này sẽ định nghĩa lại việc phát hiện thuốc, nghiên cứu bệnh học và thiết kế phác đồ điều trị, đồng thời thúc đẩy khoa học sự sống từ một môn khoa học kinh nghiệm phụ thuộc nhiều vào quan sát và thử sai, tiến tới một môn khoa học chính xác có thể mô phỏng, dự đoán và xác thực trước.

Là người tham gia vào quá trình tiến hóa công nghệ này, Baiyao Technology sẽ tiếp tục khám phá xung quanh dữ liệu, mô hình và xác thực thực nghiệm, cùng với các tổ chức nghiên cứu, công ty dược phẩm và đối tác công nghiệp thúc đẩy AIVC từ nghiên cứu công nghệ sang các kịch bản phát triển thực tế.

– Hết –