Arc 研究所启动 2026 虚拟细胞挑战赛，任务是在没有挑战赛专属训练数据的细胞情境中零样本预测扰动响应。Arc 团队为本次比赛专门生成了高质量单细胞 CRISPRi 扰动数据，覆盖 6 种细胞类型，参赛者需预测靶向特定基因后不同细胞类型的响应并达到实验精度。
推荐理由：Arc 研究所为虚拟细胞挑战赛专门生成了 6 种细胞类型的 CRISPRi 单细胞扰动数据，读者可据此了解零样本预测任务的评测设置。
GenBio AI 预览 AIDO Cell，一个覆盖 DNA、RNA、蛋白质与全细胞行为的模型，目标是让变异的后果可以被向前追踪而不只是被打分。
推荐理由：从进化序列预测结构到追踪变异在细胞中的后果，这条帖给出了新模型要解决的那层缺口。
微软研究院（MSFTResearch）表示其团队反复发现更通用的 AI 模型在专业任务上表现优于专用模型，并以与 Paige（现属 TempusAI）合作、发表于 Nature Medicine 的数字病理模型 PRISM2 为例。
Radical Numerics 宣布完成 5000 万美元种子轮融资，走出隐身状态，并预览基因组语言模型 Omnii。创始团队曾训练 Evo 和 Evo 2（40B 参数、完全开源），称 Omnii 已明显超过 Evo 2，在致病因果变异检测上达到 SOTA，可零样本排序阿尔茨海默病突变，并正与一家诊断公司合作用于胰腺癌和多癌种早筛、与美国国家实验室试点检测 AI 生成的病原体。本轮由 Emergence Capital 领投，Obvious Ventures、Triatomic 和 Patrick Collison 参与。
推荐理由：Evo 与 Evo 2 原班团队新公司获 5000 万美元种子轮，并预览基因组语言模型 Omnii，可对照其与 Evo 2 的定位差异。
Arc研究所与OpenAI基金会合作推进其阿尔茨海默病计划，目标是建模理解基因与环境如何塑造该复杂疾病风险并据此预防。研究结合功能基因组学、多细胞类型人类模型与因果机器学习方法，以理解并逆转阿尔茨海默病核心风险表型。