在此基础上，虚拟类器官作为AI与类器官技术深度融合的前沿方向，正展现出广阔的应用前景。通过对大规模实验数据进行学习与建模，AI可在数字空间中构建高保真的虚拟类器官模型，模拟不同基因背景、微环境条件或药物干预下的细胞行为与组织演变，从而实现高通量的“干性实验”筛选。这种计算驱动的方法不仅大幅降低了实体类器官构建的时间与成本，还能够探索实验中难以触及的多因素协同作用，为视网膜疾病的机制解析、治疗靶点预测及个体化方案优化提供全新的模式。最终，“实体类器官实验-AI数据分析-虚拟类器官”的协同模式加速靶点发现与药效验证，推动从“精准筛-精准诊”向“精准治”的临床转化奠定关键基础。
 

经济社会发展和老龄化加速带来的用眼压力剧增导致眼病发生率持续攀升,不可逆眼病防控和个性化诊疗对于提升眼病防治水平具有重要的科学价值和社会意义。为此，我们需要构建“精准筛-精准诊-精准治”的防控体系。首先，推广便携式、智能化眼底筛查设备，结合深度学习算法实现早期风险识别；然后，建立多中心、多模态、多组学的眼病数据库，推动开源算法的持续优化与临床转化；最后，加快基因治疗、细胞治疗与光遗传学等前沿技术的临床化进程，并通过降低治疗成本提升普及性。让每一位患者都能在科技赋能下重见清晰未来。
 

出自《AI赋能的眼病精准诊断与再生治疗新进展》作者高娜，代伟，瞿佳。