## 580｜最大 “虚拟细胞” 数据集开源，数年分析工作压缩至分钟级

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在AI刚火爆起来的2023年，当时经常说的AI时代必备的三要素，分别是算法、算力和数据。但从去年到今年，会在公开场合强调这三要素的人越来越少。我自己本身也在做AI产品，从我的角度来看，这三要素仍然非常重要。

但对我们Get笔记这种初创团队来说，算法和算力都是重要但不是最核心的问题。国内几个大模型提供的底层能力都进步飞快，并且处在一种非常卷的状态里，能力大幅度提升，成本却大幅度下降。甚至就拿今年7月和1月对比，同样级别的底层大模型成本，下降了大约七八成。所以从算法和算力上，如果是初创产品，直接选择能满足自己需求的最贵模型就可以了。

而在AI时代，对于所有产品来说，竞争的核心其实回归到了“数据”维度。也就是如果大家使用的是同一家的底层大模型，但由于你拥有独有的数据，以及对用户的理解不同，竞争就会呈现出很多不一样的地方。

今天我给你介绍一家生物科技公司，在我看来，这是一家生物数据科技公司，这家公司最值钱的地方就在“数据”两个字上。

这家公司名叫Tahoe Therapeutics，顺便说一下，第一个单词Tahoe是美国太浩湖的意思。第二个单词就是治疗学、疗法的意思，一般这个词都是生物科技公司会使用。不过在今年4月之前，公司还不叫这个名字，之前叫Vevo Therapeutics，因为商标等原因，他们改成了Tahoe这个名字。

而他们之所以选择Tahoe，除了太浩湖是美国加州的知名景区之外，还因为他们在今年1月发布了一个行业内火爆的数据集，就叫Tahoe-100M。

这个数据集是什么呢？它包含了1亿个单细胞的数据，覆盖了50种癌症细胞对1200种药物处理后的反应。这是全球规模最大的药物与单细胞反应的数据集，整体规模比此前所有的同类型数据集的总和还要大50倍。

并且更难能可贵的是，这个数据集在今年2月，直接进行了开源发布，也就是说全世界做生物医学研究的、做药物研究的人，都可以免费下载使用。这个数据集在开源之后，已经被下载超过了10万次，在专业人士看来，这一举措的重要程度绝对不亚于DeepSeek开源自己的R1模型。

正是因为他们的这个数据集太重要了，所以这个月，他们又获得了一笔3000万美金的融资。在介绍这笔融资的用途时，他们表示要生成一个10亿单细胞的数据集，绘制100万个药物和患者细胞相互作用的图谱。也就是说，新数据集的规模会比现在这个数据集再大上十倍。

说实话，在生物学领域我完全是外行，不过自己对于数据倒是有一些研究。所以，我用大白话和你介绍下这个数据集到底是干什么的。

在药物研发领域，有一种数据至关重要，叫做“扰动数据”，这种数据记录的就是细胞在受到不同分子干预后产生的反应，主要用来帮助算法理解这个细胞到底对什么样的未知药物会起到反应。所以Tahoe的这个数据集也被叫做“虚拟细胞”数据集。

借助这个数据集，科学家们能够同时分析一个正常的细胞和一个被某种药物分子干扰下的细胞会发生什么样的变化，并且这个过程完全可以依靠AI先在虚拟世界里完成。

我看过ARK Invest发布的《Big Ideas 2025》报告，里面提到了传统药物的研发流程之长超出了想象，一款新药从最初的靶点发现到最终的上市，平均需要13年。而且整个流程投入极大，仅仅是临床前阶段的研究，就平均需要投入11亿美金。除了时间长和投入大，更主要的是失败率极高，每10个研发中的新药，仅有一个能最终上市。

而研发流程之所以长，其中一个原因就是实验数据的收集过程非常漫长。我也注意到，Tahoe的联合创始人和首席科学家Johnny Yu在接受采访时，介绍了这个数据集的核心优势：可以将不同类型的患者、不同器官的细胞放在一起进行同步实验，而不是像传统技术那样一次只能测试单个细胞。因此，每运行一次实验，都会生成关于哪些药物对哪些患者有效的数据。

据报道，在这项技术下，之前需要数年的实验数据分析工作，现在可以通过虚拟细胞模型在数分钟内完成。其实这相当于在AI的世界里，招募了大批AI虚拟细胞志愿者。当科学家研制出一种新药物成分后，就可以直接在虚拟世界里，让来自1000个患者的3000个器官细胞同时接受药物测试，并观察效果。

说到这里，我突然意识到一个可能性，如果这个数量级继续扩大，那么很有可能发生类似大语言模型里的“GPT时刻”，也就是：当数据量级达到某个临界点，就连OpenAI的科学家也无法确切解释，自己的AI产品为什么突然变得聪明起来。

这种现象我们称为“泛化”，指的是AI模型即便没有经过专门训练，却在新环境或新任务上依然能正确理解并执行目标动作的能力。例如，某个模型之前见过100只猫，并且专门用于识别猫，当它突然见到训练数据中从未出现过的品种，比如缅因猫，也能立刻识别出来，这就是泛化能力的体现。我想了想，用咱们的一个成语来形容这种现象颇为贴切，那就是“触类旁通”。

对于这个虚拟细胞模型，我们可以设想一下这样一种可能：制药专家本来研制了一种针对痛风的新药，之前因为观察数据少而且耗时久，只能监测少数痛风患者的尿酸指标，结果发现指标没有变化。这在传统研发逻辑里意味着药物研发失败，项目可能因此终止。

但现在，通过几万个虚拟细胞同时测试这种新药效果，科学家可能会发现：尽管这个药物对痛风患者的尿酸指标没有影响，却对糖尿病患者的细胞有奇效。那么接下来，可能诞生的就是一款糖尿病特效药。对传统药物研发流程来说，这个过程无疑能节省大量时间。

我看了《自然》（Nature）杂志6月27日的一篇专栏文章，其中一句话让我印象深刻：“未来的生物学家将不用花费大量时间在实验室里操作试管，未来的细胞生物学将会从90%实验、10%计算的状态，转变成90%计算、10%实验的状态。”

其实，这种虚拟细胞的逻辑，不仅仅适用于药物研发。近年来还有一个发展成熟的领域，就是机器人虚拟训练场：一个机器人并不需要马上造出来实体，而是可以先构建虚拟模型，然后在虚拟世界的各类仓库、工厂里24小时不间断地干活和训练，而且不用充电；如果出了问题，可以直接调整设计。这样一来，等机器人真正被造出来时，其实早已经在虚拟训练场里身经百战了。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> https://www.tahoebio.ai/news/tahoe-therapeutics-raises-30m
> https://www.nature.com/articles/d41586-025-02011-0

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