近日，西湖大學與阿里達摩院聯合開發出名爲“歸元”的幹細胞AI模型。該模型針對幹細胞重編程構建了大規模組合擾動數據集，旨在解決長期以來該研究領域依賴個人經驗判斷、反覆試錯以及傳統實驗驗證成本高、成功率低的痛點。

幹細胞重編程涉及25種譜系調控因子，理論上可形成近400萬種不同的潛在組合。“歸元”模型採用了雙模態編碼策略，能夠精準預測不同組合對細胞命運的影響，並創新性地加入了可解釋性模塊。

目前，“歸元”模型已完成了對這近400萬種潛在組合的模擬預測。研究團隊根據模型提供的最優方案進行實驗驗證，已成功獲得高質量的下胚層樣幹細胞，且其質量優於此前成果。

這一突破有望爲後續應用提供可靠的細胞來源，不僅助力理解人類早期胚胎髮育，還將進一步推動體外造血、類胚胎構建以及細胞治療領域的深入研究。