美国生命科学公司Tahoe Bio（前身为Vevo Therapeutics）近日正式发布其突破性AI基础模型Tahoe-x1（Tx1），标志着人工智能在生命科学领域迈入新纪元。该模型拥有30亿参数，专为解析基因、细胞与药物之间的复杂关系而设计，是首个将AI从“辅助工具”提升为“生命系统建模引擎”的代表性成果，为癌症靶点发现与个性化治疗带来革命性变革。 Tahoe-x1基于Transformer编码器架构，采用掩码语言建模（MLM）进行预训练，训练数据涵盖高达2.66亿个单细胞转录组，其中包含公司自建的Tahoe-100M扰动数据集——该数据集记录了上千种分子干预对癌症细胞系的响应，已被全球科研人员下载近20万次，成为当前最全面的单细胞扰动资源之一。为提升实用性，模型家族提供多种尺寸版本（如Tx1-70M），并集成FlashAttention v2等先进优化技术，实现比同类细胞模型高3至30倍的计算效率，即使在普通GPU上也能流畅运行，显著降低科研门槛。 在核心能力方面，Tahoe-x1展现出远超现有模型的性能。在基因必需性预测任务中，其在权威DepMap数据集上的表现全面领先，能精准识别不同癌症亚型中维持肿瘤生存的“关键驱动基因”，极大加速靶点筛选进程，尤其适用于异质性强、治疗困难的肿瘤类型。更关键的是，该模型不仅能识别单个基因，还能自动还原癌变过程中的协同分子通路。在MSigDB数据库测试中，其对“癌变标志通路”（hallmark programs）的识别准确率居全球首位，可清晰解析细胞周期失控、DNA修复缺陷等核心生物学机制，为多靶点联合治疗提供系统性依据。 最令人瞩目的突破在于其“零样本泛化”能力——面对从未见过的细胞类型或患者样本，模型仍能基于已有知识进行类比推理，预测其对特定药物的响应。这意味着，未来药物研发可在虚拟环境中模拟成千上万种治疗方案，提前筛选最优组合，大幅减少实验室试错与临床失败风险。结合后训练框架，模型还可适配多样化患者背景，推动个性化癌症疗法的快速落地。 Tahoe Bio已累计融资4200万美元，正致力于构建包含10亿数据点的全球最大单细胞扰动图谱。此次，公司不仅开源模型权重与代码，还提供交互式演示，并将预印本发布于bioRxiv，全面开放科研协作。AIbase指出，Tahoe-x1的真正价值在于其从“相关性分析”迈向“机制理解”的跃迁——当AI能像生物学家一样思考基因调控、药物干预与细胞响应的内在逻辑，药物研发范式将从“试错”转向“预测”。 随着数据持续积累，Tahoe-x1有望成为精准医疗的底层基础设施，在虚拟世界中预演万千治疗路径，只为在现实世界中，为每一位患者争取到最有效的治疗机会。