Сейчас в мире идет гонка за создание виртуальных клеток человека, кто 1-й сделает работающую клетку, тот перевернёт фарму с ног на голову. Ставки — миллиарды $ и будущее медицины.
Это анализ Виджай Панде, венчурный инвестор из a16z Bio + Health, экс- глава Google DeepMind в биологии.
Он взял интервью у представителей 4-х самых амбициозных компаний мира, правда, здесь нет Google, тоже пытаются создать виртуальные клетки — цифровые двойники настоящих человеческих клеток, которые смогут моделировать поведение клеток и предсказывать, как на них подействуют лекарства.
Все используют ИИ, но фундаментально не согласны, как именно строить виртуальную клетку. Разногласия касаются не архитектуры моделей, а стратегии данных, что собирать, в каком объёме и откуда.
Вот позиции 4-х лидеров мира:
1. Компания Xaira Therapeutics делает ставку на масштабные пертурбационные данные. Они индустриализируют Perturb-seq (одновременно выключают тысячи генов и смотрят, что ломается).
Цель - научить ИИ причинно-следственным связям в биологии.
2. У Chan Zuckerberg Initiative (CZI) долгосрочный подход. Строят модульные фундаментальные модели ИИ для отдельных процессов (транскрипция, трансляция, сигнальные пути и т.д.).
Идея - потом эти модули соберутся как лего в полную виртуальную клетку.
3. У Recursion / Valence Labs замкнутый цикл wet lab + dry lab. Роботизированная лаборатория делает миллионы экспериментов → ИИ учится → предсказывает новые эксперименты → снова в лабораторию.
Постоянная валидация в реальном времени. Уже вывели несколько кандидатов в клинику таким способом.
4. У Noetik другой старт - не клеточные линии, а настоящие опухоли пациентов. Считают, что всё, что мы узнаём из immortalized клеток, плохо переносится на реальных больных. Поэтому сразу работают с первичным материалом пациентов + пространственная транскриптомика.
Это анализ Виджай Панде, венчурный инвестор из a16z Bio + Health, экс- глава Google DeepMind в биологии.
Он взял интервью у представителей 4-х самых амбициозных компаний мира, правда, здесь нет Google, тоже пытаются создать виртуальные клетки — цифровые двойники настоящих человеческих клеток, которые смогут моделировать поведение клеток и предсказывать, как на них подействуют лекарства.
Все используют ИИ, но фундаментально не согласны, как именно строить виртуальную клетку. Разногласия касаются не архитектуры моделей, а стратегии данных, что собирать, в каком объёме и откуда.
Вот позиции 4-х лидеров мира:
1. Компания Xaira Therapeutics делает ставку на масштабные пертурбационные данные. Они индустриализируют Perturb-seq (одновременно выключают тысячи генов и смотрят, что ломается).
Цель - научить ИИ причинно-следственным связям в биологии.
2. У Chan Zuckerberg Initiative (CZI) долгосрочный подход. Строят модульные фундаментальные модели ИИ для отдельных процессов (транскрипция, трансляция, сигнальные пути и т.д.).
Идея - потом эти модули соберутся как лего в полную виртуальную клетку.
3. У Recursion / Valence Labs замкнутый цикл wet lab + dry lab. Роботизированная лаборатория делает миллионы экспериментов → ИИ учится → предсказывает новые эксперименты → снова в лабораторию.
Постоянная валидация в реальном времени. Уже вывели несколько кандидатов в клинику таким способом.
4. У Noetik другой старт - не клеточные линии, а настоящие опухоли пациентов. Считают, что всё, что мы узнаём из immortalized клеток, плохо переносится на реальных больных. Поэтому сразу работают с первичным материалом пациентов + пространственная транскриптомика.