基于可操作扰动蛋白质组学的"虚拟细胞"模型 ProteinTalks（Nature）

Nature · 2026-09-09 · 期刊论文

• 研究从系统性扰动的乳腺癌细胞系中产生超过 3800 万条时序蛋白丰度测量，并据此构建虚拟细胞模型 ProteinTalks：其核心是大规模动态蛋白组资源与模型架构的协同，形成一种从时序蛋白组轨迹学习可迁移动态隐表示的预训练框架。
• 通过建模蛋白对不同扰动的条件性响应，模型可作为"可操作工具"服务于多种药物发现任务：预测药效与协同、发现新的药物组合、探查与耐药相关的蛋白、对患者反应分层、为患者类器官优先排序候选药物。
• 可迁移性：从细胞系延伸到患者来源类器官与临床活检，在评估协议下总体优于所选基准实现。
• 看点：🔑 这是"虚拟细胞"从一个概念走向可操作工具的标志性一步。它与本站关注的"AI 科研技能/数据资产"路线直接相关：谁掌握时序扰动数据 + 可迁移表示，谁就掌握了 in silico 药物发现的入口。 值得作为重点长文选题。
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本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-09-10》「七、化学信息 / 药物发现：虚拟细胞与先导优化」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。