Це справді божевілля з моменту появи ШІ кожна біологічна модель мала однакове обмеження: тренувати її на одній хворобі, вона працює лише на цій хворобі. Перенавчайтеся на будь-який новий препарат, пацієнта чи тканину. Базова модель для біології фактично не існувала. Прогноз нульового пострілу був неможливим. До цього моменту. Модель Інституту Арк (Stack) навчається з груп комірок, а не по одній. так само, як LLM бачать слова в реченні, а не ізольовано, клітини стають контекстом одна для одної. Ви можете показати клітини, які оброблялися ліками, і це передбачить, як різні клітини реагуватимуть на той самий препарат. навіть якщо ніхто ніколи не проводив цей експеримент. навіть якщо ця тканина ніколи не була порушена. навіть якщо такої комбінації ніколи не існувало на тренуваннях. Самі клітини стають підказками, просто з висновків. Ви можете запитати в біологію вже зараз. «Що б зробили печінкові клітини, якби я дав їм цей препарат від раку?» — і він відповідав реальними прогнозами експресії генів. Поки що не ідеально, але достатньо добре, щоб перевершити існуючі методи у 28 із 31 бенчмарку (практично нечувано в цій сфері, де перемогти 60% вважається хорошим). Вони використали його для створення віртуального атласу збурень: 28 людських тканин, 40 класів клітин, 201 препарат. Лабораторія не потрібна. Виключно in silico. Коли вони підтверджували порівняння з реальними експериментами у вологій лабораторії, прогнози збіглися. Відкриття ліків наразі коштує $5M+ і 2 роки кожного експерименту, який може не спрацювати. Тепер спочатку ви робите обчислювальний скринінг. "Які тканини матимуть нецільовий ефект?" «Як клітини цього пацієнта відреагують інакше?» питання, які раніше вимагали мільйони грантів, тепер потребують лише GPU. Повільно, але впевнено ми розв'язуємо біологію