Cell 刊文提出「生物医学世界模型」框架：从分子到患者的虚拟模拟
marinkazitnik · x · 2026-09-18
哈佛学者 marinkazitnik 团队在 Cell 发表论文《World models for biomedicine》，探讨世界模型在生物学中的应用。作者将 AI 中的世界模型概念——表示系统状态并在执行动作前内部模拟其演化——引入生物医学场景：生物医学世界模型将多模态观测映射为模型状态，接收动作输入（药物、基因敲除、培养条件改变等），预测下一状态的分布并基于自身预测继续模拟。文章梳理了三大应用方向：
- 模拟对比：在同一状态下比较不同动作，可对同一患者虚拟测试多种治疗方案并对比结果
- 干预设计：反向搜索能达成目标状态的动作，即定义期望结局后寻找最可能实现的治疗
- 序列规划：在长时程上优化动作序列，如细胞重编程或自适应癌症治疗
作者强调两个关键性质：模型状态无需重建全部生物学，但必须保留在可能动作下预测未来结果所需的历史信息；对动作做条件化并不使预测具有因果性，因果关系由训练数据决定。文末提出核心问题：实现这一愿景需要什么样的数据和评测体系？
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