技术突破核心 - 西湖大学团队开发了首个用于冷冻电镜图像处理的AI基础模型Cryo-IEF，并构建了全自动端到端数据处理流程CryoWizard [2][3] - 该技术旨在将冷冻电镜数据处理从复杂、耗时、高度依赖专家经验的“技术活”，转变为简单、易用、低门槛的通用方法 [3] 行业背景与挑战 - 单颗粒冷冻电镜技术无需结晶步骤且所需样品少，已成为结构生物学领域最主要的研究方法 [5] - 传统冷冻电镜数据处理流程面临海量低信噪比原始图像，需多步骤迭代式处理，费时费力且高度依赖专家经验 [6] Cryo-IEF模型技术细节 - 模型采用无监督对比学习方法进行预训练，能从极低信噪比图像中提取本质特征 [8] - 训练数据集包含来自一百多种生物大分子的约6500万张颗粒图像，模型展现出对图像内在规律的通用理解力 [8] CryoWizard流程与应用 - 基于Cryo-IEF开发的CryoRanker模型可自动评估单个颗粒图像质量，替代传统繁琐耗时的多步骤聚类与人工筛选 [10][12] - CryoWizard实现从原始图像到高分辨率三维结构的全自动解析，用户只需输入少量参数即可完成，无需手动干预 [12] 行业影响与意义 - 该成果有望显著降低冷冻电镜技术门槛，赋能规模较小或非结构生物学主攻方向的实验室探索核心分子机理问题 [15] - 技术推动冷冻电镜高分辨率结构解析技术更易于被广大科研群体使用，加速医学、药学及基础生命科学领域的创新发现 [16][17]