A mai technológiák utat nyitnak a holnap orvosi kezelései előtt, miközben AI-szakértők, biológusok és mérnökök együttműködve forradalmasítják a biológiai kutatásokat és a betegségek gyógyítását. Jelentős előrelépés a TranscriptFormer, egy az AI és a sejtbiológia metszéspontján működő AI-modell, amely jelentős lépést jelent ezen célok felé. Egy interjúban a számításbiológus Sara Simmonds és az AI-kutató James Pearce beszélnek a TranscriptFormerrel kapcsolatos munkájukról. **Jelenlegi biológiai kihívás:** Simmonds elmagyarázza, hogy céljuk, hogy az emberi test minden sejttípusát egyedi szinten megértsék, az egyedülálló sejtjein keresztül, megfigyelve, hogyan differenciálódnak a megtermékenyített tojástól kezdve, és alakulnak különböző típusokká, mint például az agy vagy az izomsejtek. Pearce kiemeli, hogy bár minden sejt ugyanazzal a DNS-sel rendelkezik, a génkifejeződés változik, így minden sejttípus egyedi – hasonlóan ahhoz, ahogyan a szavak különböző mondatokat alkotnak. Céljuk, hogy megfejtsék ezeket a génkifejeződési „mondatokat” egészséges és beteg állapotokban, valamint különböző fajok között. **Együttműködő megközelítés:** Multidiszciplináris csapatuk magába foglal AI-kutatókat, mérnököket, biológusokat, adatszakértőket és programmenedzsereket. Az AI-kutatók modelleket építenek és képeznek, a mérnökök támogatják a fejlesztést és az infrastruktúrát, míg a számításbiológusok adatgyűjtést, feldolgozást és értékelést végeznek. Értékes adatokat válogattak össze a CZ CELLxGENE platformról, amely az egységesített egsejt adatokhoz nyújt standardizált méréseket a génkifejeződés szintjéről egyes sejtekben. **A TranscriptFormerről:** A TranscriptFormer egy olyan AI-modell, amely 12 faj több millió sejtből származó adaton alapul, melyek az 1, 5 milliárd évnyi evolúció során keletkeztek. Ez a modell atomjaira bontja a hatalmas adatokat, általánosítva és mintázatokat felismerve a génkifejeződésben, amelyek összefüggésben vannak a sejttípusokkal vagy a betegségállapotokkal. Szemben a speciálisabb modellekkel, a TranscriptFormer széles körben alkalmazható különböző feladatokra. **Képességek és hatás:** A modell lehetőséget ad „in silico” kísérletekre és hipotézisek generálására, felgyorsítva a kutatást azáltal, hogy időt takarít meg. Segíti a kutatókat az új egsejt adatállományok annotálásában, sejttípusok, fertőzések vagy rendellenességek azonosításában.

Emellett támogatja a sejtes terápia fejlesztését, azzal, hogy azonosítja azokat a transzkripciós faktorokat, amelyek irányítják a sejtek sorsát. Egyedi módon fordítja le a génkifejeződési mintázatokat különböző fajok között, javítva azt, hogy mennyiben alkalmazhatók a modell szerinti eredmények az emberre, ezáltal csökkentve bizonyos laboratóriumi kísérletek szükségességét. **Szerepe a virtuális sejtek modellezésében:** A CZI által képviselt virtuális sejt koncepcióban a TranscriptFormer az egyedi sejtes molekuláris adatok alapmodelljeként működik. Kiegészítő modellek fókuszálhatnak más adatfajtákra, például mikroszkópiára, lehetővé téve átfogó betekintést a sejtbiológiába. **Az AI fontossága a biológiában és az egészségügyben:** A sok fajra kiterjedő adatokat tanulva a TranscriptFormer komplex molekuláris mintázatokat képes feltárni a hagyományos módszereken túl. Pearce összehasonlítja a génkörnyezet-függőséget a nyelvi szemantikai fogalmakkal, megjegyezve, hogy a transformer-alapú AI-modellek kiválóan teljesítenek hatalmas adathalmazokon való tanulás esetén. A génreguláció és a molekuláris különbségek megértése megalapozhatja a betegségbiológia jobb megértését és hatékonyabb, adatvezérelt felfedezéseket, több adathalmaz egyidejű értelmezésével. **Őrület a jelenlegi biológiai kutatásban:** Simmonds szerint az AI mindenhol elterjed majd a tudományban, forradalmasítva a kutatást, akárcsak az internet vagy a számítógépek. Pearce hangsúlyozza, hogy a transformer-modellek hatékonyan kezelnek hatalmas mennyiségű adatot, leküzdve a korábbi korlátokat. A TranscriptFormer az egyes géneket sejtekben „tokenekként” kezeli, hasonlóan a szavakhoz a nyelvi modellekben. Korábban a biológia nem rendelkezett elegendő adat-tokennel, de a módszert szabályozó laboratóriumi technológiák gyorsan növelik a biológiai adatok volumenét és minőségét. Hamarosan a biológiai adatok akár meghaladhatják az interneten található szöveges adatokat, ígérve átütő változásokat, hasonlóan ahhoz, mint amit a nagy nyelvi modellek hoztak az információfeldolgozásban. Ismerje meg, hogyan gyorsítja ezeket az áttöréseket az orvostudományi kutatásokat és hogyan változtatja meg a biológia és az emberi egészség iránti megértésünket.