Theis谈虚拟细胞：扰动预测不足支撑复杂算法

事件综述根据 2 篇报道整理，11月6日更新

Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 在访谈中表示，现有数据集上的扰动预测并不足以支撑复杂算法，虚拟细胞研究应转向用大规模、高精度、多尺度配准的数据，预测分子→细胞→微环境→组织→器官→生物体的演化。 这一判断针对的是虚拟细胞领域当前的技术路线：以扰动预测为核心、依赖现有数据集训练复杂模型。Theis 认为该路线证据不足，主张改以多尺度配准数据为基础。报道同时提到 Biohub 对该方向的 18 亿美元投入。

综述由模型根据报道生成，细节以各篇原文为准。