肿瘤异质性难以全面解析
同一癌肿的患者之间、同一肿瘤的内部均可能存在细胞异质性，传统群体平均分析难以充分揭示关键细胞亚群、功能状态及其差异。
TME 患者分层研究
融合患者来源的单细胞组学、空间组学与临床表型数据，解析肿瘤微环境（TME）的细胞异质性，辅助识别具有不同生物学特征的患者亚群，为患者分层、生物标志物发现及临床研究提供依据
行业痛点
治疗响应差异难以充分解释
即使具有相同病理诊断，不同患者对同一治疗方案的响应仍可能存在显著差异。肿瘤细胞状态、免疫微环境及关键分子通路对治疗敏感性和耐药的影响难以系统解析。
分层标志物难以稳定验证
候选生物标志物容易受到样本构成、检测平台及患者队列差异的影响，部分标志物缺乏充分的功能机制解释，跨队列验证与临床转化面临较高门槛。
核心架构
依托 CellOS 基础模型构建干细胞时序数字李生,通过双层虚拟扰动引擎高通量推演各类信号通路组合,自动输出最优诱导工艺;经湿实验验证采集真实数据后回流模型开展主动学习迭代,形成仿真推演、工艺输出、实体验证、模型自优化的全链路闭环,以 AIVC 虚实结合体系革新干细胞分化研发模式。
研发交付
从肿瘤微环境状态出发，缩小候选靶点空间
01
肿瘤生态图谱构建
依托 CellOS 基础模型,完整模拟多时间维度细胞分化状态变化,精准还原细胞动态发育规律。
02
虚拟扰动预测
模拟转录因子、信号通路及培养条件的不同组合，比较其对细胞命运和目标表型的潜在影响。
03
诱导方案筛选
对候选条件进行模拟评估与优先级排序，为湿实验输出更具潜力的验证方案。
04
标志物验证迭代
通过独立队列、回顾性数据以及必要的实验验证，评估候选分层特征的稳定性、可解释性与泛化能力。
核心价值
看见肿瘤内部异质性
形成分层研究假设
筛选候选标志物
支持转化研究设计
