Kundaje谈AI辅助生物实验设计：时间效应与物理互作

Anshul Kundaje 在长推第 9 点指出，蛋白质与 RNA 复合物通过物理互作作用于 DNA、RNA 和其他蛋白质，调控染色质状态以及转录的各阶段与动力学。他强调复合物的化学计量很重要，并由此突出基因调控的物理本质。这是其反对 RNA-only 建模范式的延续论证。

斯坦福教授 Anshul Kundaje 在讨论 AI 辅助生物实验设计时强调，追踪时间效应至关重要，只记录起始态和任意选定的结束态并不够。他指出，这样做会导致无法还原细胞状态转变的动态过程、关键中间态、直接与间接效应以及反馈与补偿机制。

Anshul Kundaje 提出需要「主动学习＋设计」循环：让实验持续喂给能真正揭示生物学结构的模型，再由模型帮助设计组合扰动实验，把「从相关性推断因果」变成显式目标。他强调时间维度是扰动实验设计的关键，只看首末态不够；可变配比的组合扰动并非无解，可从观察数据设计。仅凭观察数据也能更高效搜索转录因子组合。

Anshul Kundaje 认为，带可变或随机配比（包括过表达）的组合扰动实验虽因组合爆炸看似不可行，但并非无解：即便只用可解释模型在观察性数据上训练，也能据此设计有针对性的扰动组合，无需盲目遍历。他还指出时间维度是扰动实验设计的关键，仅凭观察数据也能更高效搜索转录因子组合。

Anshul Kundaje 指出，还存在更高效的方法，可直接从观察数据中搜索转录因子（TF）组合。对 TF 上游的其他调控信号同样可行，但需要其他类型的测量手段，或对蛋白复合物的物理相互作用预测。