布达佩斯生物技术公司Turbine构建了全球首个可解释性细胞模拟平台——基于真实患者生物学打造的"数字孪生"细胞系统，这项突破使数十亿次硅基实验成为可能。
Turbine的模拟细胞平台通过模拟分子级生物行为，创建了生物学优先的AI虚拟实验室。其核心突破在于将细胞命运决定机制转化为可计算的蛋白质信号网络模型，这种动态网络既能直观呈现药物作用后的下游效应，又可突破物理实验室的实验规模限制。
公司CEO Szabi Nagy透露："通过持续四到五年技术攻坚，我们已能对蛋白质互作、药物分子影响等基础生物学规则进行机器学习建模。每个实验都生成干预前后的细胞状态快照，通过数百万次实验反推出生物系统的'接线图'"。这种基于实验室实验、动物研究和人类样本数据训练的基础模型，已成功应用于30个药物研发项目。
Nagy指出当前AI药物发现领域的四大致命伤：
- 商业模式错位：初创企业误判制药行业付费意愿，被迫转向自建药物管线
- 靶点选择困境：75%临床失败源于靶点/患者选择错误，而非分子设计缺陷
- 数据迷信陷阱：AlphaFold证明数据垄断不构成壁垒，关键在算法创新
- 速度悖论：更快的失败≠可持续商业模式，关键在于提高临床成功率
该公司的计算生物学平台已显著提升研发效率：通过先进行模拟再验证假设，实际实验成功率提升2-3倍。与阿斯利康、拜耳等药企的合作表明，这种技术可减少60%的湿实验室测试，将药物发现成本降低40%。其最新突破在于将模拟对象从单细胞扩展到肿瘤微环境建模，与默克公司的合作项目正利用该技术发现癌症治疗新靶点。
Nagy展望未来："当患者数字孪生体与细胞模拟平台形成闭环反馈，个性化治疗策略将进入可计算时代。这不仅改变制药经济学，更将重塑整个生物医学创新格局。"
【全文结束】