Wspólny wysiłek ekspertów z Uniwersytetu Stanforda, Genentech i Inicjatywy Chan-Zuckerberg ma na celu wykorzystanie sztuczna inteligencja opracować pierwszą na świecie wirtualną komórkę ludzką.
To przełomowe przedsięwzięcie może znacząco poprawić naszą wiedzę na temat biologii człowieka, ułatwić eksperymenty in silico, przyspieszyć badania medyczne i utorować drogę medycynie spersonalizowanej.
Sztuczna inteligencja i wirtualne komórki ludzkie
Naukowcy z Uniwersytetu Stanforda, Genentech i Inicjatywy Chan-Zuckerberg uważają, że postęp w sztucznej inteligencji (AI) i dostępność wielkoskalowych danych biologicznych stworzyły „bezprecedensową szansę” na zbudowanie pierwszej na świecie wirtualnej komórki ludzkiej. Ten model oparty na sztucznej inteligencji mógłby symulować złożone zachowanie ludzkich biomolekuł, komórek, a nawet całych tkanek i narządów.
W poszukiwaniu biologii wzmocnionej sztuczną inteligencją
„Modelowanie ludzkich komórek można uznać za świętego Graala biologii” – stwierdziła Emma Lundberg, profesor nadzwyczajny bioinżynierii i patologii w szkołach inżynierii i medycyny na Uniwersytecie Stanforda oraz główna autorka nowego artykułu w czasopiśmie Komórka proponując wspólne, globalne wysiłki na rzecz stworzenia pierwszej na świecie wirtualnej komórki AI. „Sztuczna inteligencja oferuje możliwość uczenia się bezpośrednio na podstawie danych oraz wychodzenia poza założenia i przeczucia, aby odkryć wyłaniające się właściwości złożonych systemów biologicznych”.
Lundberg jest współautorem artykułu wraz z kolegami ze Stanforda, Stephenem Quake’em, profesorem bioinżynierii i dyrektorem naukowym w Inicjatywie Chan-Zuckerberg oraz Jure Leskovcem, profesorem informatyki w School of Engineering. Inni starsi autorzy to Theofanis Karaletsos, szef AI for science w Chan-Zuckerberg Initiative i Aviv Regev, wiceprezes wykonawczy ds. badań w Genentech.
Obiecujące zalety syntetycznych modeli komórkowych
Taki syntetyczny model komórki pozwoliłby zarówno na głębsze zrozumienie złożonego wzajemnego oddziaływania sił i procesów chemicznych, elektrycznych, mechanicznych i innych, które sprawiają, że zdrowe komórki ludzkie działają, a także ujawniłby pierwotne przyczyny chorób prowadzących do dysfunkcji lub śmierci komórek.
Być może co bardziej intrygujące, wirtualna komórka AI umożliwiłaby także naukowcom eksperymentowanie w krzemie zamiast na żywo – na komputerze, a nie na żywych komórkach i organizmach. Zdolność ta poszerzyłaby ludzką wiedzę na temat biologii człowieka i przyspieszyła poszukiwanie nowych terapii, środków farmaceutycznych i być może lekarstw na choroby.
Wizja ery biologii cyfrowej
Biolodzy zajmujący się nowotworami mogą modelować, w jaki sposób pewne mutacje zmieniają zdrowe komórki w złośliwe.
Mikrobiolodzy będą mogli pewnego dnia przewidzieć wpływ wirusów na zakażone komórki, a być może nawet na organizmy żywicieli. Lekarze być może pewnego dnia będą testować metody leczenia na „cyfrowych bliźniakach” swoich pacjentów, przyspieszając w ten sposób długo obiecywaną epokę szybszej, tańszej i bezpieczniejszej medycyny spersonalizowanej.
Autorzy twierdzą jednak, że aby można było uznać ją za sukces, wirtualna komórka AI musiałaby osiągnąć trzy wyniki. Po pierwsze, musiałoby umożliwić badaczom tworzenie uniwersalnych reprezentacji gatunek i typy komórek. Musiałoby także dokładnie przewidzieć funkcje, zachowanie i dynamikę komórek oraz zrozumieć mechanizmy komórkowe. I co nie mniej ważne, wirtualna komórka AI umożliwiłaby eksperymenty na komputerach w celu przetestowania hipotez i ukierunkowania gromadzenia danych w celu rozszerzenia możliwości wirtualnej komórki z szybkością i kosztami znacznie niższymi niż obecnie.
Wyzwanie związane z ogromnymi danymi biologicznymi
W tym, co autorzy nazywają „trifectą” nauki, sztuczna inteligencja zapoczątkowała erę narzędzi predykcyjnych, generatywnych i umożliwiających przeprowadzanie zapytań, a mimo to ogromna skala surowych danych biologicznych, które będą potrzebne do stworzenia wirtualnej komórki, będzie niezaprzeczalny. Dla porównania autorzy wskazują na magazyn DNA dane sekwencyjne zebrane przez Narodowe Instytuty Zdrowia zwane archiwum krótkiego odczytu, które obecnie zawiera ponad 14 petabajtów danych – tysiąc razy więcej niż zbiór danych używany do uczenia ChatGPT.
Zdobycie wirtualnej komórki AI nie będzie łatwe. Będzie to wymagało skoordynowanej, globalnej współpracy w ramach otwartej nauki na bezprecedensową skalę w różnych dziedzinach, od genetyki i proteomiki po obrazowanie medyczne, a także ścisłego partnerstwa między globalnymi stronami zainteresowanymi ze środowisk akademickich, przemysłowych i organizacji non-profit. Jednocześnie autorzy zwracają uwagę, że wszelkie prace nad wirtualną komórką AI należy podejmować wyłącznie przy założeniu, że powstałe modele zostaną udostępnione całej społeczności naukowej bez ograniczeń.
„To gigantyczny projekt, porównywalny do projektu genomu, wymagający współpracy między dyscyplinami, branżami i narodami, ale rozumiemy, że w pełni funkcjonalne modele mogą nie być dostępne przez dekadę lub dłużej” – stwierdził Lundberg. „Ale biorąc pod uwagę dzisiejsze, szybko rozwijające się możliwości sztucznej inteligencji oraz nasze ogromne i rosnące zbiory danych, nadszedł czas, aby nauka zjednoczyła się i rozpoczęła pracę nad rewolucjonizacją sposobu, w jaki rozumiemy i modelujemy biologię”.
Odniesienie: „Jak zbudować wirtualną komórkę ze sztuczną inteligencją: priorytety i możliwości” autorstwa Charlotte Bunne, Yusuf Roohani, Yanay Rosen, Ankit Gupta, Xikun Zhang, Marcel Roed, Theo Alexandrov, Mohammed AlQuraishi, Patricia Brennan, Daniel B. Burkhardt, Andrea Califano, Jonah Cool, Abby F. Dernburg, Kirsty Ewing, Emily B. Fox, Matthias Haury, Amy E. Herr, Eric Horvitz, Patrick D. Hsu, Viren Jain, Gregory R. Johnson, Thomas Kalil, David R. Kelley, Shana O. Kelley, Anna Kreshuk, Tim Mitchison, Stephani Otte, Jay Shendure, Nicholas J. Sofroniew , Fabian Theis, Christina V. Theodoris, Srigokul Upadhyayula, Marc Valer, Bo Wang, Eric Xing, Serena Yeung-Levy, Marinka Zitnik, Theofanis Karaletsos, Aviv Regev, Emma Lundberg, Jure Leskovec i Stephen R. Quake, 12 grudnia 2024 r., Komórka.
DOI: 10.1016/j.cell.2024.11.015
Lundberg i Leskovec są także członkami Stanford Bio-X i Instytutu Neuronauki Wu Tsai, a także współpracownikami Instytutu Sztucznej Inteligencji Skoncentrowanej na Człowieku (HAI). Quake jest także profesorem Lee Ottersona w School of Engineering i członkiem Bio-X, Instytutu Cardionaczyniowego, Wu Tsai Human Performance Alliance, Stanford Cancer Institute i Wu Tsai Neurosciences Institute.
