生命系统精准预测，是合成生物学走向理性设计的核心瓶颈。具体到药物扰动：传统湿实验依赖低通量试错，周期长、成本高，难以系统解析单药及多药联合扰动下细胞状态的复杂响应。「多药联合」这四个字是难度的来源。单药的组合数是线性的，两两组合就是平方，再加上剂量、细胞类型，空间大到不可能穷举。这个问题让湿实验面临两个挑战 —— 搜索空间太大，真实的生物系统又太复杂。AI 可以从大规模单细胞数据和药物的结构、靶点、机制等信息中学习规律，快速提出优先验证的预测；细胞实验则负责检验这些预测、发现模型的盲区。AI 用于提高候选筛选效率，实验用于验证预测结果。