肿瘤、自身免疫性疾病、遗传性疾病、神经发育疾病等复杂疾病往往涉及多类细胞、多层级分子调控和复杂微环境。而精准医学的核心难题，是要理解疾病在真实组织中如何发生、如何进展，以及不同患者、不同细胞群为什么会对同一种治疗产生截然不同的反应。西安交通大学生命科学与技术学院生物医学信息工程教育部重点实验室王然、蒋俊杰所组建的数字细胞团队，以单细胞组学、空间多组学和人工智能建模为支点，围绕数字孪生细胞、数学建模、医工交叉和精准医疗开展联合攻关，尝试为每一个关键细胞建立可计算、可追踪、可推演的“数字分身”，让精准医学从识别疾病标志物进一步走向模拟疾病过程、预判治疗反应。

数字细胞实验室全体成员

瞄准精准医学痛点，在细胞尺度寻找疾病答案

王然研究员长期从事生物信息学、发育生物学、单细胞和空间多组学研究，曾在剑桥大学癌症研究所和欧洲生物信息学研究所进行博士后研究；蒋俊杰研究员则具有物理、电子工程、计算神经科学和复杂系统研究背景，曾在美国亚利桑那州立大学和纽约大学开展学习与博士后研究。两位研究人员的专业互补，使团队具备“生物问题牵引、算法模型支撑”的协同优势。

团队关注的数字孪生细胞技术，以单个细胞为基本研究单元，将转录组、表观组、蛋白质组、代谢组等多层次分子信息，与细胞在组织中的空间位置和微环境特征相结合，构建能够反映细胞状态、空间分布和刺激响应的数字化模型。“就像为细胞打造了一面‘数字镜子’。不仅外形，连它内部的代谢活动、对外界药物刺激的反应，都能在虚拟世界中实时复现和推演。”团队负责人王然研究员这样概括数字孪生细胞的核心价值。

王然在实验中

多组学平台筑基，为细胞建立可计算“数字分身”

技术突破首先来自扎实的平台积累。团队已建立高通量单细胞转录组测序平台，可一次制备数千个细胞的单细胞转录组文库，单个文库可检测8000-12000个基因，并捕捉大量与细胞命运决定密切相关的转录因子表达信息；团队还建立了较为完善的单细胞数据分析体系，能够对大规模测序数据进行降维、聚类、谱系推断和关键调控网络解析。

空间多组学平台是另一块关键拼图。团队前期建立的空间转录组技术Geo-seq，能够针对极其微小的生物组织，捕获带有空间位置信息的少量细胞样本，通常可覆盖5-40个细胞尺度。对于胚胎发育、皮肤病变、神经纤维瘤等空间结构明显、细胞分布高度异质的研究对象，这类技术可以把“细胞是谁”和“细胞在哪里”同时回答清楚。

在技术攻关中，单细胞平台负责刻画细胞组成和分子状态，空间多组学平台负责还原组织结构和微环境位置，人工智能模型则负责把多模态数据整合为可计算的“数字孪生细胞”。这一组合使团队能够从基因表达、细胞谱系、空间微环境到疾病表型之间建立更连续的解释链条，为后续“数字病、数字药”的精准诊疗方案奠定基础。

建立Geo-seq平台，绘制细胞“数字分身”

从病人样本到诊疗评价，探索“数字病、数字药”转化链条

数字孪生细胞技术的应用价值，最终要落到疾病机制解析和临床决策支持上。团队依托西安交通大学第一附属医院、第二附属医院、口腔医院等临床资源，围绕多种复杂疾病获取患者样本，建立疾病相关单细胞图谱和空间多组学图谱。

团队发展诊疗评价模型和疾病负担模型，为早期诊断、疾病分型、药物靶点发现和个体化治疗提供数据基础。与传统“测完数据再解释”的流程不同，数字孪生细胞技术更强调模型的前瞻性作用：通过在虚拟系统中模拟不同药物或联合用药方案对关键细胞状态的影响，帮助医生和研究人员在真实治疗前预判疗效和潜在风险。

从病人样本到诊疗评价，探索“数字病、数字药”转化链条

围绕成果转化，团队致力于疾病诊断试剂盒开发、药物筛选平台建设、个性化医疗方案探索以及面向科研机构和生物医药企业的多组学技术服务。对于医药企业，可为药物靶点验证和候选药物筛选提供更接近真实组织环境的数据支持；对于医院和患者，有望推动精准诊疗从“基因层面”进一步迈向系统性的细胞动态层面。

扎根交大，书写人民生命健康的未来答卷

历经长期试验积淀与集中科研攻关，从早期胚胎发育图谱，到疾病空间异质性解析，再到数字孪生细胞平台建设，团队的探索体现了生命科学研究的新趋势：实验技术不断深入单细胞尺度，空间多组学不断还原真实组织环境，人工智能把海量数据转化为可解释、可预测的模型。三者融合，正在为复杂疾病研究打开新的窗口。

蒋俊杰、王然进行数字孪生细胞工作交流

面向未来，团队将继续依托西安交通大学生命科学、医学、人工智能和数据科学等多学科优势，围绕重大疾病和罕见病研究持续完善数字孪生细胞技术体系，推动“数字病、数字药”从科研设想走向可评估、可验证、可应用的精准医学实践。这支以博士后和青年科研力量为骨干的交叉团队正努力把论文写在人民生命健康的主战场上，为服务国家生命健康战略贡献更多交大智慧和博士后力量。