Ученые призывают к глобальным усилиям по созданию ИИ-виртуальной клетки

Исследователи из Стэнфордского университета, Genentech и Инициативы Чан-Цукерберг заявляют, что достижения в области искусственного интеллекта и масштабные экспериментальные данные о биологии человека достигли критической массы. Это создает «беспрецедентную возможность» использовать ИИ для создания первой в мире виртуальной человеческой клетки. Такая клетка сможет представлять и моделировать точное поведение биомолекул, клеток, а в перспективе — тканей и органов человека.

«Моделирование человеческих клеток можно считать святым Граалем биологии», — сказала Эмма Лундберг, доцент биоинженерии и патологии в Стэнфорде и старший автор новой статьи в журнале Cell, предлагающей согласованные глобальные усилия для создания ИИ-виртуальной клетки. «ИИ предлагает возможность учиться непосредственно на данных и выйти за рамки предположений и догадок, чтобы открыть возникающие свойства сложных биологических систем».

Значительный потенциал

Такая синтетическая клеточная модель позволит глубже понять сложное взаимодействие химических, электрических, механических и других сил и процессов, обеспечивающих работу здоровых клеток, а также выявить первопричины заболеваний, ведущих к дисфункции или гибели клеток.

Более интригующе то, что ИИ-виртуальная клетка позволит ученым экспериментировать in silico вместо in vivo — на компьютере, а не на живых клетках и организмах. Это расширит понимание человеческой биологии и ускорит поиск новых методов терапии, фармацевтических препаратов и, возможно, лекарств от болезней.

• Биологи, изучающие рак, смогут моделировать, как определенные мутации превращают здоровые клетки в злокачественные.
• Микробиологи смогут предсказывать влияние вирусов на инфицированные клетки и, возможно, даже на организм-хозяин.
• Врачи смогут тестировать методы лечения на «цифровых двойниках» своих пациентов, приближая эру более быстрой, экономичной и безопасной персонализированной медицины.

Чтобы считаться успешной, ИИ-виртуальная клетка, по мнению авторов, должна обеспечить три результата:

1. Дать исследователям возможность создавать универсальные представления для разных видов и типов клеток.
2. Точно предсказывать клеточную функцию, поведение, динамику и понимать клеточные механизмы.
3. Позволять проводить эксперименты на компьютере для проверки гипотез и направлять сбор данных для расширения возможностей виртуальной клетки со скоростью и затратами, значительно меньшими, чем сегодня.

Глобальное сотрудничество

Авторы называют «тройным успехом» для науки то, что ИИ открыл эру инструментов, которые являются прогностическими, генеративными и допускающими запросы. Однако масштаб сырых биологических данных, необходимых для создания виртуальной клетки, огромен. Для сравнения, архив коротких чтений (Short Read Archive) Национальных институтов здравоохранения содержит более 14 петабайт данных — в тысячу раз больше, чем набор данных, использованный для обучения ChatGPT.

Достижение цели будет непростым. Потребуются беспрецедентные по масштабу согласованные глобальные усилия в рамках открытой науки в таких областях, как генетика, протеомика, медицинская визуализация, а также тесное партнерство академических институтов, промышленности и некоммерческих организаций. Авторы подчеркивают, что любая работа должна вестись с условием, что полученные модели будут доступны всему научному сообществу без ограничений.

«Это колоссальный проект, сравнимый с проектом «Геном человека», требующий сотрудничества между дисциплинами, отраслями и странами. Мы понимаем, что полностью функциональные модели могут появиться не раньше, чем через десятилетие или более, — заявила Лундберг. — Но с сегодняшними быстро растущими возможностями ИИ и нашими массивными и расширяющимися наборами данных настало время для науки объединиться и начать работу по революционному изменению нашего понимания и моделирования биологии».