Nowy model GREmLN opracowany przez Inicjatywę Chana Zuckerberga (CZI) stanowi przełomowe narzędzie dla biologii komórkowej i medycyny systemowej. Dzięki niemu naukowcy mogą po raz pierwszy tak precyzyjnie analizować i przewidywać zachowania komórek, bazując na logice molekularnej i interakcjach genów. Model ten ma potencjał zmienić podejście do diagnozowania, leczenia i profilaktyki chorób, w tym nowotworów i schorzeń neurodegeneracyjnych.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak działa nowy model sztucznej inteligencji GREmLN i czym różni się od dotychczasowych rozwiązań.
- W jaki sposób GREmLN może wspierać diagnostykę i terapię chorób, takich jak nowotwory czy neurodegeneracja.
- Dlaczego GREmLN stanowi przełom w zrozumieniu molekularnej logiki komórek.
- Jakie dane posłużyły do trenowania modelu i jaką rolę odgrywa platforma CellxGene.
GREmLN – nowatorskie podejście do biologii komórkowej
Ogłoszony przez CZI model GREmLN (Gene Regulatory Embedding-based Large Neural model) stanowi jeden z kluczowych elementów szerokiego projektu tworzenia rodziny biomodeli sztucznej inteligencji, mających na celu zrozumienie działania komórek na poziomie molekularnym i systemowym.
Model ten nie upraszcza biologii na potrzeby sztucznej inteligencji – wręcz przeciwnie, jak zaznacza Andrea Califano, prezes Chan Zuckerberg Biohub New York:
Nasz model oferuje oparte na biologii podejście do wykorzystania sztucznej inteligencji (SI) w celu uzyskania nowych spostrzeżeń na temat zdrowia i chorób. Ten model nie próbuje przekształcać biologii, aby dopasować ją do SI, lecz przekształca SI, aby dopasować ją do biologii.
GREmLN analizuje tzw. logikę molekularną, czyli sieć wzajemnych zależności między genami, która odpowiada za podejmowanie decyzji wewnątrz komórki – w tym tych prowadzących do błędów i chorób.
Potencjał modelu w medycynie i farmakologii
Model GREmLN został przeszkolony na ponad 11 milionach punktów danych pochodzących z narzędzia CellxGene – platformy analitycznej wykorzystywanej tygodniowo przez tysiące naukowców. Dane obejmują różnorodne typy komórek z tkanek takich jak mózg, płuca, nerki czy krew, co pozwala na niezwykle szerokie zastosowanie badawcze i diagnostyczne.
Zrozumienie zachowań komórkowych oznacza zrozumienie sieci konwersacji zachodzących w każdej komórce – podkreśla Theofanis Karaletsos, starszy dyrektor ds. sztucznej inteligencji w CZI. GREmLN uchwyca tę złożoność w sposób, w jaki nigdy wcześniej nie byliśmy w stanie. To krok w kierunku budowania systemów, które pomagają nam symulować i przewidywać zachowanie komórek.
Zastosowania modelu obejmują m.in.:
- identyfikację najwcześniejszych zmian nowotworowych,
- przewidywanie odpowiedzi komórek na nowe leki,
- ocenę ryzyka uszkodzeń neuronów wywołanych stanami zapalnymi,
- opracowywanie terapii ukierunkowanych na konkretne sieci regulacyjne genów.
CZI buduje otwartą platformę biomodeli AI
Model GREmLN to niejedyny projekt Inicjatywy Chana Zuckerberga. Wcześniej zaprezentowano m.in. TranscriptFormer – generatywny model AI integrujący dane komórkowe z różnych gatunków, służący badaniu mechanizmów działania komórek. Oba modele stanowią część otwartej, globalnej platformy komórkowej, której celem jest udostępnianie narzędzi AI dla całej społeczności naukowej.
GREmLN ma szansę stać się fundamentem przyszłych rozwiązań w badaniach biologicznych, bioinformatyce, farmakologii i medycynie spersonalizowanej. W odróżnieniu od tradycyjnych modeli predykcyjnych, jego działanie opiera się na dynamicznym odtwarzaniu molekularnych dialogów wewnątrz komórki, co stanowi jakościowy przełom w rozumieniu życia na poziomie komórkowym.
Główne wnioski
- GREmLN to nowy model AI opracowany przez Chan Zuckerberg Initiative, zaprojektowany do dekodowania zachowań komórkowych poprzez analizę interakcji genów.
- Model został przeszkolony na bazie ponad 11 milionów punktów danych z platformy CellxGene, obejmujących różne typy tkanek i komórek.
- GREmLN wykorzystuje logikę molekularną, by przewidywać wczesne objawy chorób, wskazywać cele terapeutyczne i wspierać rozwój skuteczniejszych leków.
- Model dołącza do rodziny biomodeli AI CZI, w tym do TranscriptFormer, i stanowi element otwartej platformy badawczej dostępnej globalnie dla naukowców.
Źródło:
- Chan Zuckerberg Initiative
