Nature Machine Intelligence: 迈向真正的“虚拟细胞”——上海交大人工智能学院破解未知药物单细胞响应预测难题的新框架

8月 26 日，上海交通大学人工智能学院在Nature Machine Intelligence发表最新成果--“A Knowledge-driven Framework for Predicting Single-cell Responses for Unprofiled Drugs”。本文提出了一种名为 MAP 的知识驱动框架，通过构建大规模生物医学知识图谱（MAP-KG），首次赋予了单细胞基础模型在“零样本（Zero-shot）”条件下预测全新、未表征药物扰动响应的能力，为虚拟筛药打通了关键的技术闭环。

张娅教授和谢伟迪副教授为论文通讯作者。