单细胞转录组（single-cell transcriptomics）技术的发展为揭示细胞间复杂关系提供了前所未有的视角。然而，面对数百万甚至数千万细胞的海量数据，传统的分析方法往往难以胜任。2024年，加拿大多伦多大学的团队开发了一个名为“scGPT”的基础模型，通过在超过3300万个单细胞转录组数据上进行训练，实现了多个领域的突破。 首先，scGPT可以高效分类不同组织中的细胞类型。无论是在复杂的人类组织中识别稀有细胞，还是分析细胞在疾病条件下的动态变化，scGPT都展现了卓越的准确性。此外，该模型还能识别基因网络，揭示驱动细胞生物过程的基因合作关系。更令人兴奋的是，scGPT还能够预测基因突变对表达模式的影响，这为药物研发和基因疗法提供了强大的支持。 这一模型不仅得到了学术界的高度评价，也引起了制药企业的广泛兴趣。制药公司对其在药物靶点识别和作用机制解析方面的潜力给予了积极反馈。这表明，像scGPT这样的基础模型正在从实验室走向临床，为医学创新铺平道路。