11 月 14 日消息，清华大学自动化系江瑞课题组发布面向单细胞蛋白组的基础模型 ProtCell，论文题为 ProtCell: a foundation model for single-cell proteomics。模型汇集约 3.8 亿个细胞、98 个公开数据集用于预训练与评估，可用于映射细胞状态、推断未测量的蛋白表达，为药物研发和虚拟细胞构建提供底座。
国产 AI 训推卡跑通全流程
论文同时披露，团队在摩尔线程旗舰级 AI 训推一体智算卡 MTT S5000 上完成 ProtCell 的全流程预训练复现，主要定量评测指标与国际主流 GPU 平台的差异仅约 0.2%。这个数字意味着 MUSA 全栈软件生态与全功能 GPU 路线，已经能承载前沿生命科学基础模型这类大计算量任务，而不只是跑推理。论文的量化指标同时覆盖细胞状态映射与未测蛋白表达推断两部分。
虚拟细胞成为 AI4S 主战场
虚拟细胞指的是用 AI 在计算机里构建细胞的运行模型，描述细胞当前状态，并预测它在药物、基因编辑等干预后的动态变化。国际上顶尖科研机构与科技巨头正在投入数十亿美元和万卡级算力集群竞逐这一方向，我国相关政策文件把人工智能加科学技术列为重点行动首位。由于研发依赖的基因组、蛋白组等核心数据高度涉及生物遗传资源安全，自主算力基座的重要性被反复强调。
同类细胞尺度的模型路线可以参考 AlphaGenome 2 用 1.07 亿细胞训练与致病变异识别率变化 的实测拆解，那条路线走的是 DNA 序列，ProtCell 则落在蛋白层面。
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