يقع مقر بريسيجينيتكس في سان كارلوس، وقد أسسها مهندسو الأجهزة وعلماء الأحياء الحاسوبية وعلماء الأحياء الخلوية لجعل اكتشاف الأدوية ذا صلة حقيقية بعلم الأحياء البشري. اليوم، أعلن عن خطتنا لعام 2026: توسيع القياس إلى مجموعة بيانات أساسية لحالات الخلايا. 🧵

تقوم تقنية الوراثة الدقيقة ببناء محرك الذكاء الاصطناعي للفوتونيات الحيوية لفهم حالات الخلايا عبر الزمان والمكان. مهمتنا تتجاوز الذكاء الاصطناعي، وتتجاوز الأمراض، بل هي مسألة رقمنة وفهم علم الأحياء. يتطلب أطلس الخلايا الافتراضية الذكاء الاصطناعي تمثيلا عالميا.

الذكاء الاصطناعي لا يملك حتى اللغة التي يفهمه - التمثيل الكوني - ليفهمها، تعقيدات الخلية البشرية الحية. أجهزتنا توفر الطبقات المفقودة.

حان الوقت للانخراط بالكامل، وإنشاء مجموعات بيانات تغير طريقة تفاعلنا مع البيولوجيا الحية مع الحاسوب. طبقات من الأوميكس تختفي مع جهازنا التقليدي للقياس - لقد فتحنا أيض ودهون وبعض أشكال علم الجينوم في الخلايا الحية.

معلما: بناء مجموعة بيانات أساسية لحالات الخلايا البشرية الديناميكية: مسارات الخلايا الحية، آلاف التفاعلات بين الدواء-الخلية والدواء-النموذج، عبر الزراعة ثلاثية الأبعاد المشتقة من المرضى وأنظمة الأعضاء على الشريحة.

رسم خريطة لكيفية إعادة برمجة الأدوية للخلايا الحية لبناء نموذج ديناميكي للخلية البشرية هو أهم عمل في هذه الحياة.

منصتنا مبنية على التقدم في البصريات الخالية من الملصقات، والميكروفلويدكس، والذكاء الذكاء الاصطناعي، وتسجل فيديوهات غير مدمرة فائقة الطيف لخلايا بشرية حية أثناء استجابتها للأدوية، والتعديلات الجينية، والتغيرات البيئية الدقيقة.

من كل مسار، نستخرج بصمات كيميائية حيوية غنية تتماشى مع الأوميكس والنتائج، ونتعلم كيف تتطور حالات الخلايا وأي التدخلات مهمة فعلا.

تجعل هذه البيانات، والنماذج المدربة عليها، من السهل تصميم العلاجات المركبة، وتقليل مخاطر السمية، واكتشاف فئات جديدة تماما من بيولوجيا الأمراض - بدءا من علم الأورام.

نتعامل مع كل تجربة كأنها فيلم، لا مجرد لقطة قصيرة: آلاف النقاط الزمنية لكل خلية، ودقة مكانية تحت الخلية، وتروية محكومة بالأدوية والمحفزات.

وهذا يسمح لنا برؤية تدفق الميتوكوندريا والدهون والأكسدة الاختزالية المبكر؛ مقدمات الفعالية أو المقاومة أو السمية، قبل النقاط النهائية التقليدية بوقت طويل.

نحن الآن نبني نماذج حالة خلوية افتراضية: نماذج أساسية مدربة مسبقا لتعلم كيفية تفاعل الجينات والمسارات والبيئات في الخلايا الحية.

بدلا من التعلم فقط من مستويات RNA أو البروتينات الثابتة، تتعلم نماذجنا من مسارات كيميائية كاملة.

من خلال مواءمة هذه المسارات البصرية مع تسلسل الحمض النووي الريبي، وعلم الجينوميات فوق الجينومية، والسياق السريري، نبني تمثيلات يمكنها محاكاة تدخلات "ماذا لو" والتنبؤ بكيفية استجابة الخلية قبل إجراء التجربة.

نعتقد أن إنجازنا الجديد سيكون أهم مهمة بدأنا بها على الإطلاق، ونحن مستعدون لتوليها اليوم، وطوال عام 2026.

يرجى مشاركة هذا مع من قد يكون مهتما بهذا الجهد. نهدف إلى جعل علم الأحياء رقميا حقا عبر الزمن، وعندما يتعلق الأمر بفهم الأمراض، نعتقد أننا بالفعل في بداية ثورة. حان وقت البناء.