科学家用AI破解生命密码！反推细胞规则，开启编程物质可能性

抖音热门 2025年10月30日 20:59 5 admin

文 | 金锐点

编辑 | 金锐点

你或许从来没想过，骨折后骨头能精准长回原来的形状，甚至工厂生产线能像树叶生长一样自动调整产能。

这些听起来像科幻片里的场景，现在正被一项新研究拉进现实，最近，美国哈佛大学和瑞士洛桑大学的科研团队，在《自然计算科学》期刊上发表了一项关键成果。

他们让人工智能学会了逆向推导细胞生长的规则，逆向推导的核心是不按常理出牌。

不再先观察细胞自然生长的过程，而是先明确“要让细胞长成什么样”的目标形态，再让AI反过来算出细胞需要遵循哪些规则才能达到这个目标。

这个思路转变不仅帮科学家搞懂了不少生命发育的难题，还为编程物质打开了新可能。

不过，AI到底是怎么推导出细胞规则的？这些规则又真的能用到我们生活里吗？想搞懂这项研究的突破之处，可以先对比传统生物学的研究方式。

过去科学家研究细胞如何长成特定形态，比如研究果蝇翅膀为何能长得分明又平整，基本都遵循观察、假设、实验、建模的流程。

先是连续几天甚至几周盯着细胞，记录它们的生长轨迹，再根据观察提出猜想，比如“是不是化学信号在调控？”“机械力会不会有影响？”。

接着设计实验验证猜想，错了就重新调整；最后才搭建模型模拟整个过程。

这套方法并非无效，但效率确实低，就像你想复刻一道菜，只靠站在厨房外看别人操作。

很难精准猜到放多少调料、火候要控多久，往往要试好多次才能接近原版味道。

而哈佛和洛桑大学的团队直接把这个流程倒了过来，他们先给AI设定好目标。

比如“让细胞群长成类似蝾螈肢体的形状”“让两种细胞保持1:1的比例”，再借助可微分编程技术。

让AI自动计算“细胞怎么分裂、怎么传递信号”和“最终形态”之间的关系。

这里的原理有点像给细胞分裂打分，如果某次分裂让细胞群离目标形态更近，就给出高分，如果分裂方向跑偏，就给低分。

经过大量模拟后，AI真的总结出了一套能让细胞精准生长的规则，而且这些规则还和自然界里真实的生命发育规律高度契合。

更关键的是，AI推导出的规则不仅管用，还能解释不少过去科学家没完全搞懂的生命现象。

比如团队一开始想解决定向生长的问题，也就是怎么让细胞群像蝾螈再生肢体那样，沿着特定方向有序伸长。

结果AI给出的方案很反直觉，在细胞群的一端设置一个化学信号源，细胞感受到高浓度信号时，反而会放慢分裂速度。

离信号源越远的细胞，分裂得越勤快，这种“越靠近信号越不活跃”的机制，反而形成了持续的生长动力，最后真的让细胞群精准朝着信号弱的方向伸长。

后来科学家发现，这套逻辑和真实脊椎动物的肢体发育几乎一模一样。

胚胎发育时，顶端外胚层嵴会分泌生长因子，这些因子也是通过浓度梯度调控细胞增殖，最终让肢体长成特定形状。

相当于AI和自然界，不约而同想出了同一套解题思路，除了定向生长，团队还靠AI解决了细胞稳态维持的难题。

比如骨骼里的成骨细胞和破骨细胞，必须保持1:1的比例才能维持骨骼健康，比例失衡就会引发骨质疏松或骨质增生等问题。

AI推导的规则很简单，两种细胞之间会互相帮忙，成骨细胞分泌的物质能促进破骨细胞分裂，破骨细胞分泌的物质也能帮成骨细胞生长。

同时，每种细胞又会自我克制，自身分泌的另一种物质会抑制自身过度分裂。

这套互助加自抑的机制特别稳健，不管一开始两种细胞的数量差距有多大，最后都会稳定在1:1的比例。

这就像工厂里的两个部门，生产零件的部门会帮组装部门协调产能，组装部门也会反馈零件需求。

但两个部门都不会无限制扩张，最终总能刚好匹配，不会出现零件堆积或组装停工的情况。

还有均匀发育的问题需要解决，比如果蝇的翅膀，中心区域的生长因子明明更密集，理论上应该长得更凸起才对，但实际发育出来却是平整的。

AI也找到了答案，细胞能感知拥挤程度，当局部细胞密度太高时，细胞会感受到额外的机械压力，这种压力会激活一个抑制信号，让细胞放慢分裂速度。

反之，密度低的地方没有压力，细胞就能正常分裂，这套“哪里挤就放慢哪里”的机制，相当于自动削峰填谷，最后让翅膀长得平整又均匀。

这项研究最让人惊喜的地方，不只是解决了几个生物学难题，更在于它的可解释性。

很多AI模型算出结果后，没人能说清它是怎么思考的，就像一个黑箱，但这套系统推导出的规则特别清晰，科学家能直接把这些规则和真实生物系统里的分子机制对比验证。

比如AI发现化学梯度加局部调控是细胞生长的关键，科学家就能顺着这个方向，在真实胚胎里寻找对应的分子通路，大大加快了研究进度。

现在团队已经把核心代码开源，全球的科研人员都能使用这套工具，未来如果结合器官芯片的实时观测数据，或者单细胞基因图谱，说不定还能从真实生命的动态中，破解更多生长密码。

从应用角度看，这项研究的意义可能比我们想的更深远，它为编程物质提供了底层逻辑。

编程物质的核心是让非生物材料也能像细胞一样，根据设定的规则自主调整形态或功能。

这项研究最核心的价值在于，它揭示了一个重要规律，生命系统看似复杂的生长过程，背后其实是靠简单的局部规则驱动的。

细胞不用知道整个组织要长成什么样，只要做好自己的小任务，比如感知信号、调整分裂节奏，最后就能形成有序的宏观形态。

所以开头提到的那些科幻场景，并非遥不可及的想象，它们的底层逻辑，正被这项研究一点点打通。

当科学家能用AI破解细胞生长的规则，当材料能像生命体一样感知和响应环境，人类其实正在靠近一个物质可编程的新时代。

而哈佛和洛桑大学的这项研究，正是推开这个时代大门的关键一步，它不仅帮我们更懂生命，还让我们有机会用生命的智慧，改造身边的世界。

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