" Исследователи из Chan Zuckerberg Initiative и Stanford University представили TranscriptFormer – ИИ-модель для анализа одноклеточных транскриптомов, охватывающую 1.53 млрд лет эволюционной истории.
Модель здесь. Эта работа представляет переход от статичных клеточных атласов к интерактивным генеративным моделям клеточной биологии. TranscriptFormer обучена на 112 млн клеток из 12 видов: от человека и мыши до рыбы-зебры, мух, червей, дрожжей и даже малярийного паразита. В отличие от предыдущих моделей, она может не только анализировать данные, но и генерировать новые профили экспрессии генов.
Ключевые инновации: 1. Генеративная природа - модель создает вероятностное распределение над генами и их уровнями экспрессии 2. Эволюционный охват-интеграция данных через огромные эволюционные расстояния. 3. Виртуальный инструмент-возможность проводить "цифровые эксперименты" через запросы к модели 4. Контекстуализированные эмбеддинги генов - уникальный способ представления генов в их клеточном контексте
Вот какие возможности это дает: - Классификация типов клеток даже для видов, отделенных 685 миллионами лет эволюции - Определение болезненных состояний клеток - Перенос знаний между видами без дополнительного обучения - Предсказание факторов транскрипции и взаимодействий между генами TranscriptFormer прокладывает путь к "виртуальной клетке" – всеобъемлющей вычислительной модели клеточных процессов, способной отвечать на сложные биологические вопросы. Ранее Chan Zuckerberg Initiative уже представили в этом направлении проекты: -платформу для работы с одиночными клетками. -платформу, объединяющую ИИ и клеточные исследования.
