虚拟细胞已成为 AI 与生物交叉领域的焦点。继 Arc Institute 发起挑战赛引发全球关注后，学界进一步追问：若细胞可被模拟，整个生命系统该如何计算？
针对这一难题，复旦大学上海医学院王烁与香港科技大学郭毅可教授发布预印本，提出“生命算子（Life Operators）”框架，试图系统性解决全尺度生命建模问题。
△“生命算子”预印本示意图
不造更大模型，先将生命数学化
不同于盲目扩大模型规模，该团队选择将生命计算拆解为可组合的基础单元。生命被视为一个开放、随机且部分可观测的多尺度动力系统。医生看到的 CT、化验单等，实则是生命内部状态的外部投射。
要真正推演生命，需回答三个核心问题：当前状态是什么？未来如何演化？变化后将呈现何种观测结果？据此，生命算子被划分为三类：
- 感知算子（Perception Operator）：从影像、组学等外部数据反推系统真实状态；
- 演化算子（Evolution Operator）：推演疾病自然发展或干预措施（如用药、器械）后的未来走向；
- 生成算子（Generation Operator）：根据假设状态生成对应的影像、波形及临床结果。
△未来医学需要全尺度生命建模
三类算子形成闭环：观测重建状态、状态推演未来、未来生成结果，并通过新数据校准系统。为解决细胞、组织、器官间的“语言不通”问题，框架设计了“尺度桥（Scale Bridge）”，作为不同尺度间的翻译器，仅传递必要信息（如边界条件、概率约束），最终组装成Life Operator Graph。
△三类算子闭环示意图
该框架遵循“能少算就不多算”原则，针对具体医学任务调用必要尺度。同时建立“证据驱动的自进化”机制：算子随新数据迭代，经验证升级，证据不足则限制使用或被淘汰，确保科学严谨性。
六大 Nature 系列成果支撑生命算子库
“生命算子”并非空中楼阁，其背后已有多年技术积累。王烁团队在消化内镜、肾癌、心血管等领域发表了 6 篇 Nature 系列论文，构建了关键能力模块：
感知层：从杂乱数据提取知识
团队提出的 EndoKED 系统将大语言模型与视觉模型结合，自动从百万级内镜图像中提取知识并生成像素级标注，相关成果发表于《Nature Biomedical Engineering》。这构成了早期的感知算子雏形。
生成层：罕见病灶模拟
针对罕见病灶的生成算子研究已被《Nature Communications》接收，实现了从识别到生成的跨越。
演化层：从静态识别到动态推演
在肾癌研究中，专病基础模型 RenalCLIP 覆盖近 9000 名患者，实现从解剖评估到预后分析的全流程理解。在心脏领域，MeshHeart 模型将三维心脏压缩至潜在状态空间，学习个体化心脏运动的时空演化规律，发表于《Nature Machine Intelligence》。
△消化内镜数据自动标注工作 EndoKED
如今，这些散落在各论文中的能力被整合为“生命算子库”。科研成果正从单一的“论文资产”转化为可复用、可迭代的“计算资产”，成为医疗超级智能的基础设施。
十五年磨一剑：从力学方程到生命方程
王烁在此领域已深耕 15 年。从复旦大学力学专业起步，到剑桥大学攻读放射学博士，再到帝国理工学院从事 AI 研究，他的学术路径始终围绕“如何将复杂系统写成可计算的形式”。
在帝国理工期间，他与郭毅可教授合作，探索机理建模与数据驱动的融合，试图将物理方程与神经网络纳入同一科学体系。2021 年回国组建 NeoLab 团队后，双方持续合作，最终将这一思路系统化为统一框架。
△王烁讲授医学世界模型
落地第一站：构建心脏虚拟临床系统
理论之外，工程化落地同步进行。2025 年，王烁发起成立上海全晓得医疗科技有限公司，推出旗舰项目Cardio-World，首选心脏作为突破口。
心脏是天然的跨尺度考场，涵盖细胞电活动、组织收缩、器官泵血及血流动力学等多个层级。Cardio-World 旨在构建一套可回答干预问题的计算系统，而非简单的渲染模型。通过模拟不同药物、结构参数或器械治疗的效果，实现“一人一药”的个性化设计。
该项目聚焦“虚拟临床”，即在真实试验前于计算机中筛选方案，降低药企与器械公司的试错成本，提高临床试验成功率。按计划，Cardio-World 将于 2026 年底完成完整版本迭代，覆盖更多治疗场景。
△全晓得医疗亮相 2026 科学智能大会
从 AIVC 探讨“细胞能否计算”，到生命算子追问“全尺度如何互联”，医疗 AI 正从“看见什么”向“预测未来”乃至“干预改变”演进。这不仅是一套新的建模框架，更是贯通药物研发、器械创新与临床决策的底层基础设施，标志着人类向窥视生命规律迈出了关键一步。