再生医学的核心目标之一，是以实验室培养的健康细胞替代患者受损或死亡的细胞。尽管研究人员已能在实验条件下引导干细胞分化为肌肉、神经等多种特化细胞类型，但相关成果真正走出实验室、进入临床应用的案例仍然有限。

研究人员指出，主要障碍在于干细胞发育过程高度复杂。细胞在成熟过程中需要按特定时间窗口、以合适剂量接收一系列化学信号；任何细微偏差都可能使细胞偏离既定分化路径，出现未成熟、表现不一致或不适用于治疗等问题。即便某一实验室验证有效的方案，也可能难以在其他地点稳定复现。

在此背景下，哈佛医学院布拉瓦特尼克研究所的研究人员共同创立了Cellular Intelligence公司（前称Somite AI），希望通过构建“基础模型”提升细胞替代疗法的两项关键要求：可预测性与可扩展性。公司计划利用发育生物学、系统生物学与计算生物学的大型实验数据集，训练基于实验数据的大型机器学习系统，以识别并提炼指导细胞发育的潜在规则，从而帮助研究人员预测细胞在新条件下的行为。

哈佛医学院系统生物学教授、该公司科学联合创始人Allon Klein表示，许多细胞疗法在生物学机制层面可行，但稳定性不足，“一次性获得正确的细胞”与“可靠且大规模地重复这一结果”是两类不同挑战。他同时指出，发育生物学本身存在内在逻辑，团队希望理解并利用这套逻辑以实现更可控的引导。

据介绍，Cellular Intelligence的形成源于多年基础研究积累。早期工作主要在哈佛医学院开展，最初目标是构建研究工具并检验其能否回答细胞发育的基础问题。随着研究进展逐步清晰，Klein与其同事开始考虑将相关方法进一步推进。

公司科学联合创始人还包括Olivier Pourquié与Clifford Tabin。Pourquié现任布莱根妇女医院病理学Frank Burr Mallory教授、哈佛医学院遗传学教授；Tabin为哈佛医学院遗传学George Jacob和Jacqueline Hazel Leder教授，并担任遗传学系主任。团队认为，可重复性、规模化以及实验与计算方法的整合等问题，在传统学术实验室环境中较难系统解决。

在推进路径上，哈佛布拉瓦特尼克生命实验室Longwood为团队提供了共享实验空间与基础设施，使其能在学术环境之外组织工作，同时保持与相关研究的紧密联系。Klein表示，在项目早期阶段，科学创始人与不断扩大的团队之间的高频互动，有助于快速验证想法并及时调整方向。

从研究内容看，Pourquié实验室长期聚焦胚胎发育期间组织形成过程，尤其研究体节这一重复结构如何产生有序模式。随着人类多能干细胞技术发展，部分原本只能在胚胎中观察的过程得以在培养条件下复现。Pourquié团队随后建立了从人类干细胞生成肌肉祖细胞及其他早期组织类型的方法，但其优化过程需要在数周实验中精细调控多种信号，进展缓慢且难以推广。

与此同时，Klein实验室研究细胞发育过程中的决策机制，利用大规模实验与计算工具识别细胞对不同环境反应的模式。双方在合作中认为，研究者虽能描述细胞如何发育，但缺乏系统方法去探索塑造这些决策的众多条件。

Cellular Intelligence的思路由此形成：以更系统、更大规模的方式研究并改进细胞发育过程，而非逐次、单点优化实验。其关键技术之一是Klein实验室开发的胶囊技术，可在微小封闭环境中培养细胞，并让细胞暴露于多种信号组合。Klein及其同事去年12月在《科学》杂志发表相关描述，展示该技术支持大规模实验的能力。

通过在多种条件下观察细胞响应，研究人员开始识别时间、信号强度与顺序如何影响细胞命运的规律，这些数据也成为公司构建基础模型的方法基础。

除生物学与计算方向的科学创始人外，公司联合创始团队还包括人工智能企业家兼首席执行官Micha Breakstone、麻省理工学院的Jonathan Rosenfeld以及华盛顿大学的Jay Shendure。Klein表示，干细胞生物学、实验规模与人工智能工具的进步正在汇聚，使研究人员能够提出并验证过去难以开展的新问题，并在条件成熟时更快推进面向患者的研究目标。