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Theis 谈 AI 虚拟细胞建模方向

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先了解这件事

AI 综述

Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 在访谈中表示，现有数据集上的扰动预测不足以支撑复杂算法；他认为更值得攻克的方向是从分子、细胞到组织、器官的多尺度、多模态生物数据建模。这一判断针对的是以现有数据集做扰动预测的路线，Theis 未在报道中给出具体数据集名称或验证结果。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月6日

23:10
Latent Space
对话 Fabian Theis：虚拟细胞为何遇冷，Biohub 的 18 亿美元押注能否改变生物学
Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 认为，现有数据集上的扰动预测不够难，不值得用复杂算法，真正该做的是用大规模、高精度、多尺度配准的生物数据预测分子→细胞→组织→器官的演化。
22:48
Latent Space
Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 谈如何用 AI 建模虚拟细胞
Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 认为，现有数据集上的扰动预测并不足以支撑复杂算法，真正值得攻克的是从分子、细胞到组织、器官的多尺度、多模态生物数据建模。

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。