因果模型需要因果数据：Xaira的X-Cell细胞建模之道

中文导读

来自Latent Space的深度访谈，聚焦Xaira Therapeutics打造的X-Cell基础模型。Bo Wang与Ci Chu阐述了为何传统海量数据不足以支撑因果推断，以及如何通过设计扰动实验获取真正具有因果信息的数据。他们探讨了细胞状态表征、多组学整合与生成式模型在药物发现中的前沿应用，为AI驱动生物学提供了崭新视角。

关键观点

• 仅靠大规模观测数据无法训练出可靠的因果模型，必须引入主动扰动的实验数据。
• X-Cell通过多模态整合与生成式学习，将细胞状态映射为可计算的潜在表征。
• 在药物发现中，因果模型能更好预测干预效果，显著提升靶点识别的准确性。
• 跨尺度数据（从分子到组织）的统一建模是基础模型走向临床的关键挑战。