Baiyao Technology hợp tác cùng MIT Technology Review công bố báo cáo về Tế bào ảo AI (AIVC)

Bối cảnh

Ngày 21 tháng 9, báo cáo nghiên cứu "AI Virtual Cell (AIVC): Xu hướng công nghệ, Hệ sinh thái công nghiệp và Triển vọng ứng dụng — Cơ sở hạ tầng mới cho khoa học sự sống trong kỷ nguyên AI" đã chính thức được công bố. Báo cáo được khởi xướng bởi Baiyao Technology, một công ty thuộc Dalton Venture Family, và được nghiên cứu, biên soạn bởi đội ngũ MIT Technology Review Trung Quốc dưới sự hướng dẫn của Trung tâm Đổi mới Sáng tạo Zhongguancun, Bắc Kinh. Báo cáo mang tầm nhìn toàn cầu, đúc kết từ các nghiên cứu chuyên sâu tại hàng chục tổ chức nghiên cứu, công ty công nghệ và doanh nghiệp dược phẩm trên thế giới. Báo cáo chính thức định nghĩa AIVC là cơ sở hạ tầng mới cho khoa học sự sống trong kỷ nguyên AI, vạch ra các lộ trình kỹ thuật, bối cảnh công nghiệp và xu hướng tương lai — cung cấp một 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 cơ quan chính phủ, đồng thời thúc đẩy AIVC từ giai đoạn khám phá khái niệm sang ứng dụng có khả năng mở rộng.

Dalton Venture đã thực hiện khoản đầu tư giai đoạn đầu vào Baiyao Technology vào tháng 6 năm 2026. Đội ngũ nòng cốt của công ty sở hữu nền tảng khoa học hàng đầu từ Viện Động vật học thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc và Viện Y học Tế bào gốc và Tái tạo Bắc Kinh. Kể từ năm 2023, Baiyao đã tập trung sâu rộng vào việc phát triển các mô hình lớn (large models) AIVC nền tảng, chú trọng vào phân tích và dự đoán chính xác hành vi cũng như sự thay đổi trạng thái của tế bào. Chúng tôi kỳ vọng Baiyao Technology sẽ tiếp tục đầu tư sâu vào công nghệ, tạo ra những đổi mới mang tính đột phá và nỗ lực không ngừng để thúc đẩy triển khai và lặp lại công nghệ AIVC, từ đó trao quyền cho sự đổi mới trong lĩnh vực khoa học sự sống và y sinh.

Nhấp vào "Read More" ở cuối bài viết này, hoặc sao chép và mở liên kết sau để truy cập báo cáo đầy đủ:

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

Tại sao AIVC là cơ sở hạ tầng,

chứ không chỉ là một mô hình AI?

Trong thập kỷ qua, các công cụ AI như AlphaFold đã chứng minh rằng AI có thể biến việc dự đoán cấu trúc protein thành một bài toán tính toán, và khám phá thuốc bằng AI (AIDD) có thể cải thiện đáng kể hiệu quả R&D ở cấp độ phân tử. Tuy nhiên, khi bước vào các hệ thống sinh học thực tế, quá trình chuyển đổi lâm sàng vẫn đối mặt với những bất định lớn do nhiều yếu tố gây nhiễu — cho thấy thành công ở cấp độ phân tử không đảm bảo hiệu quả ở cấp độ tế bào.

Đối với R&D thuốc và nghiên cứu bệnh học, việc biết cấu trúc hoặc mục tiêu 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 được chỉnh sửa, hoặc khi môi trường của tế bào thay đổi — chính xác thì tế bào sẽ phản ứng như thế nào?

Điều mà AIVC đang cố gắng xây dựng chính là một "tấm gương kỹ thuật số" của các tế bào trong không gian tính toán.

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

Ý nghĩa của AIVC không chỉ nằm ở việc thúc đẩy nâng cấp các mô hình nghiên cứu khoa học sự sống, mà còn ở tiềm năng phát triển thành các mô hình tính toán và nền tảng công cụ có thể tái sử dụng, phục vụ các công ty dược phẩm, tổ chức nghiên cứu và tổ chức y tế — bao gồm nghiên cứu cơ bản, khám phá mục tiêu, phát triển thuốc và kỹ thuật tế bào. Khi chất lượng dữ liệu, khả năng tổng quát hóa của mô hình, hệ thống xác thực thực nghiệm và các tiêu chuẩn liên quan tiếp tục được cải thiện, AIVC cũng đang mở rộng sang các ứng dụng nghiên cứu lâm sàng, phân tầng bệnh nhân và hỗ trợ quyết định lâm sàng.

Logic cạnh tranh trong ngành AIVC:

Từ mô hình đơn lẻ đến vòng lặp khép kín "Dữ liệu – Mô hình – Thực nghiệm"

Khi AIVC trở thành một lĩnh vực nóng, các đội ngũ nghiên cứu hàng đầu trên toàn thế giới đang chạy đua để gia nhập. Báo cáo xác định nhiều xu hướng tương lai cho AIVC, lưu ý rằng ngành công nghiệp AIVC toàn cầu đang chuyển dịch từ cạnh tranh về quy mô mô hình sang giai đoạn đồng tiến hóa giữa dữ liệu và mô hình — đòi hỏi sự phát triển phối hợp giữa dữ liệu, mô hình và các kịch bản để dần xây dựng các "con hào" cốt lõi và giá trị thương mại dài hạn.

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

Trong một thời gian dài, ngành công nghiệp thường tuân theo "định luật quy mô" (scaling laws), cải thiện hiệu suất mô hình bằng cách mở rộng khối lượng dữ liệu và số lượng tham số. Nhưng báo cáo lưu ý rằng việc chỉ mở rộng dữ liệu hoặc tham số không nhất thiết mang lại khả năng tổng quát hóa zero-shot tốt hơn. Hiệu suất mô hình còn phụ thuộc vào mục tiêu huấn luyện, phạm vi nhiễu, sự đa dạng của dữ liệu, bối cảnh tế bào và loại nhiệm vụ. Trong tương lai, các công ty nên phát triển đồng thời hai khả năng: xây dựng các mô hình có sức mạnh dự đoán đa kịch bản và triển khai mô hình theo chiều dọc vào các bệnh, thuốc, quy trình hoặc lĩnh vực công nghiệp cụ thể.

Hiện nay, một số nghiên cứu đang bắt đầu khám phá việc mô hình hóa sự chuyển đổi 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 có chủ yếu học các biểu diễn thống kê từ các lát cắt phiên mã (transcriptomic snapshots), với khả năng hạn chế trong việc nắm bắt động lực học tế bào và phản ứng can thiệp. Các phương pháp mô hình thế giới cố gắng học các mô hình chuyển đổi trạng thái trong điều kiện can thiệp trong không gian tiềm ẩn, nhằm cải thiện khả năng dự đoán cho các nhiễu chưa từng thấy hoặc các bối cảnh tế bào mới lạ.

Xu hướng 2: Dữ liệu riêng và dữ liệu mới được tạo ra đang trở thành yếu tố cạnh tranh then chốt

Năng lực nhà máy dữ liệu (data factory) đang trở thành năng lực cốt lõi cho các công ty AIVC. Cạnh tranh dữ liệu đang chuyển dịch từ "so sánh quy mô" sang "so sánh chất lượng, sự đa dạng và khả năng căn chỉnh". Báo cáo nhấn mạnh rằng dữ liệu công khai chỉ có thể hỗ trợ biểu diễn trạng thái mô hình cơ bản, không tạo ra sự cạnh tranh khác biệt. Giá trị hơn dữ liệu công khai là quyền truy cập vào dữ liệu miền riêng khan hiếm về các can thiệp thuốc, vi môi trường và kiểu hình lâm sàng, cũng như "dữ liệu mới được tạo ra" được thiết kế và tạo ra cụ thể xung quanh các mục tiêu huấn luyện.

Loại dữ liệu này có các đặc điểm như kiểm soát cơ sở hoàn chỉnh, độ dốc liều lượng, chiều thời gian và căn chỉnh đa phương thức — cho phép các mô hình học các mối quan hệ nhân quả và đóng vai trò là tài sản cốt lõi khó sao chép. Các công ty có năng lực sản xuất dữ liệu đa phương thức, hệ thống xử lý dữ liệu tiêu chuẩn hóa và quyền truy cập vào dữ liệu lâm sàng khan hiếm sẽ xây dựng được những "con hào" cạnh tranh sâu hơn.

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

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

Vòng lặp khép kín ướt-khô không đơn thuần là năng lực phòng thí nghiệm tự động, mà là một hệ thống tích hợp trải dài từ R&D công nghệ, xác thực thực nghiệm đến phân phối thương mại. Nó đòi hỏi các công ty không chỉ đưa ra các dự đoán và giải pháp chất lượng cao, mà còn phải xác thực kết quả thông qua thực nghiệm và phản hồi kết quả thực nghiệm ngược lại vào quá trình lặp lại mô hình, tạo thành một bánh đà tiến hóa liên tục.

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

Từ góc độ hệ sinh thái công nghiệp toàn cầu, AIVC đang hình thành một bối cảnh bao gồm các doanh nghiệp đổi mới, công ty công nghệ, hãng dược phẩm và các tổ chức nghiên cứu. Báo cáo đưa Baiyao Technology vào bản đồ các doanh nghiệp đổi mới với AIVC là sản phẩm cốt lõi hoặc động cơ R&D, cùng với các công ty quốc tế như Xaira, Recursion, Cellarity, Noetik và Turbine.

Nhìn chung, các đơn vị nước ngoài bắt đầu sớm hơn với các hệ thống hợp tác trưởng thành hơn và đang bước vào giai đoạn hợp tác dược phẩm và xác thực công nghiệp; các đơn vị trong nước vẫn đang trong giai đoạn phát triển sớm nhưng đang tăng tốc từ R&D công nghệ sang triển khai kịch bản.

Đối mặt với làn sóng công nghiệp chuyển dịch từ chạy đua công nghệ sang cạnh tranh hệ thống, Baiyao Technology đang bám sát các xu hướng dài hạn và theo đuổi những đột phá đồng thời trên kiến trúc mô hình, nhà máy dữ liệu và vòng lặp ướt-khô — cam kết xây dựng một hệ thống năng lực toàn diện bao phủ từ R&D công nghệ đến triển khai công nghiệp.

Xây dựng mô hình từ kiến trúc nền tảng. Vào tháng 6 năm nay, Baiyao Technology đã phát hành AURA CellOS, mô hình thế giới tế bào ảo AI đầu tiên trên thế giới dựa trên kiến trúc LLM-JEPA — một trong những mô hình nền tảng tế bào đơn lớn nhất được công bố công khai theo quy mô tham số. Tuy nhiên, đột phá cốt lõi của CellOS không nằm ở quy mô tham số, mà ở sự đổi mới cơ bản đối với kiến trúc truyền thống: thông qua vận hành phối hợp giữa các góc nhìn biểu hiện và nhận thức, mô hình học được các đặc điểm ổn định của sự thay đổi trạng thái tế bào trong không gian tiềm ẩn. Trong các tiêu chuẩn đánh giá công khai, CellOS đã đạt được khoảng cách gấp nhiều lần so với các mô hình chính thống về độ chính xác dự đoán, mô hình hóa nhiễu và các chỉ số cốt lõi khác — đạt mức dẫn đầu quốc tế.

Sử dụng dữ liệu mới được tạo ra độc quyền và dữ liệu lâm sàng thực tế làm hỗ trợ chính cho việc lặp lại mô hình. Baiyao đang xây dựng một nhà máy dữ liệu tập trung vào các mẫu thực và dữ liệu nhiễu tự sản xuất. Thông qua nền tảng thực nghiệm nhiễu đa phương thức thông lượng cao TM-Perturb-seq tự xây dựng, công ty sản xuất dữ liệu phản ứng nhiễu được căn chỉnh đa phương thức; đồng thời, công ty đã tận dụng các nguồn lực hợp tác lâm sàng để tích lũy dữ liệu vi môi trường khối u và dữ liệu lâm sàng thực tế, hình thành các tài sản dữ liệu riêng có giá trị cao, tuân thủ nghiêm ngặt, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc lặp lại mô hình liên tục và triển khai kịch bản.

Khép kín vòng lặp ướt-khô để mở khóa giá trị mô hình và dữ liệu. Baiyao Technology sẽ khép kín vòng lặp ướt-khô hoàn chỉnh từ sản xuất dữ liệu, dự đoán mô hình, xác thực thực nghiệm ướt và phản hồi dữ liệu — dần dần xây dựng một bánh đà công nghệ tự lặp lại. Công ty sẽ triển khai xác thực trong các kịch bản bao gồm phân tầng bệnh nhân lâm sàng khối u, tối ưu hóa CAR-T và khám phá mục tiêu chống lão hóa da, dần dần thúc đẩy hiện thực hóa giá trị công nghệ thông qua quan hệ đối tác với các công ty dược phẩm và tổ chức nghiên cứu.

AIVC đang khởi đầu một bước nhảy vọt quan trọng: khiến máy tính không chỉ nhận diện các thành phần của sự sống, mà còn hiểu được các nguyên lý vận hành của các hệ thống sống. Điều này sẽ định nghĩa lại việc khám phá thuốc, nghiên cứu bệnh học và thiết kế điều trị, đồng thời đẩy khoa học sự sống từ một ngành học phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm quan sát và thử sai sang một ngành khoa học chính xác có khả năng mô phỏng, dự đoán và xác thực trước.

Là một 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 — làm việc với các tổ chức nghiên cứu, công ty dược phẩm và đối tác công nghiệp để cùng nhau thúc đẩy AIVC từ nghiên cứu công nghệ sang các kịch bản R&D thực tế.

HẾT