Генеративный ИИ предсказывает и собирает клеточные реакции на лекарства как кубики Lego

Контроль состояния клетки в желаемом направлении — одна из ключевых задач в науках о жизни, включая разработку лекарств, лечение рака и регенеративную медицину. Однако найти подходящий препарат или генетическую мишень для этого крайне сложно.

Чтобы решить эту проблему, исследователи из KAIST математически смоделировали взаимодействие клеток и лекарств модульным способом, подобным сборке кубиков Lego — разложив их на компоненты и снова комбинируя. Они разработали новую технологию на основе ИИ, которая может предсказывать не только новые, ранее не испытанные реакции клеток на лекарства, но и эффекты произвольных генетических воздействий.

Команда под руководством профессора Кван-Хёна Чо с кафедры био- и мозговой инженерии создала технологию на основе генеративного ИИ, способную определять лекарства и генетические мишени, которые могут направлять клетки в желаемое состояние. Работа опубликована в журнале Cell Systems.

Латентное пространство — это невидимая математическая карта, которую ИИ, генерирующий изображения, использует для организации ключевых признаков объектов или клеток. Исследователям удалось разделить в этом пространстве представления о состояниях клеток и эффектах лекарств, а затем снова комбинировать их, чтобы предсказывать реакции ранее не испытанных комбинаций клетка–лекарство. Они также расширили этот принцип, показав, что модель может предсказывать, как изменится состояние клетки при регуляции определённого гена.

Команда проверила этот подход на реальных экспериментальных данных. В результате ИИ определил молекулярные мишени, способные вернуть клетки колоректального рака в состояние, близкое к нормальному, что позже было подтверждено в клеточных экспериментах.

Это открытие демонстрирует, что метод не ограничивается лечением рака — он служит общей платформой, способной предсказывать различные непротестированные переходы между состояниями клеток и реакции на лекарства. Другими словами, технология не только определяет, работает ли препарат, но и раскрывает, как он функционирует внутри клетки, что делает достижение особенно значимым.

Исследование предоставляет мощный инструмент для разработки методов индукции желаемых изменений состояния клеток. Ожидается, что оно найдёт широкое применение в открытии лекарств, терапии рака и регенеративной медицине, например, для восстановления повреждённых клеток до здорового состояния.

Профессор Кван-Хён Чо заявил: «Вдохновившись ИИ для генерации изображений, мы применили концепцию "вектора направления" — идею, которая позволяет нам трансформировать клетки в желаемом направлении». Он добавил: «Эта технология позволяет количественно анализировать, как конкретные лекарства или гены влияют на клетки, и даже предсказывать ранее неизвестные реакции, что делает её высоко обобщаемой структурой ИИ».