виртуальная клетка

Весной 2024 года на биотехнологической сцене появилась компания Xaira Therapeutics. Она заявила о себе миллиардом долларов стартового финансирования и двумя лауреатами Нобелевской премии по химии в качестве руководителей. С таким составом и суммой на старте ожидания были соответствующие, тем более компания занималась внедрением искусственного интеллекта в фармацевтику.

Недавно компания представила научному сообществу крупнейший в мире открытый набор данных Perturb-seq, получивший название X-Atlas/Orion. Этот массив информации позволяет наблюдать за тем, как клетки реагируют на внешние воздействия, в том числе потенциальные лекарственные вмешательства. На практике это означает, что исследователи получили доступ к данным к восьми миллионам клеток в разных состояниях. Используя глубокое секвенирование ДНК, учёные зафиксировали более 16 тысяч уникальных реакций для каждого типа клеток.

Базу данных Perturb-seq получили уникальным методом, позволяющим одновременно подавлять не один, а сразу множество генов в клетке и следить за молекулярными изменениями. В отличие от традиционного анализа, где ген один ген либо «включается», либо «выключается», здесь можно отследить тонкие реакции клетки в ответ на лекарства.

Такой массив данных проанализированных клеток позволяет отследить, как изменяется активность гена при разной степени его подавления. Это особенно важно в случае с лекарствами, где имеет значение не только факт воздействия, но и его интенсивность. Понимание дозировок позволяет точнее рассчитать терапевтические дозы и предсказать, при каких условиях препарат будет действовать наилучшим образом.

Важно отметить, что компания не скрывает данные, а предлагает их научному сообществу и открыта к сотрудничеству. Помимо создания виртуальной клетки — модели, в которой можно предсказывать биологические процессы и реакции на лекарства, Xaira активно развивает разработку новых белковых препаратов. И, судя по всему, это только начало. Ставка на ИИ в биотехнологии ещё никогда не выглядела столь обоснованной и масштабной одновременно.

Следующий этап — создание моделей, которые смогут справляться с более сложными задачами. Например, ученым нужно научиться моделировать поведение стволовых клеток — как именно их можно направить в развитие нейронов или мышечных клеток. Работа со стволовыми клетками особенно важна для персонализированной медицины, где модели должны учитывать клетки конкретного пациента.