مرحبا بكم في مختبر المستقبل! 🧬🤖 متحمس لمشاركة مختبر LUMI، الذي صدر اليوم في عام @CellCellPress — منصة ذاتية القيادة تربط نموذج أساس الذكاء الاصطناعي مع مختبر روبوتي لاكتشاف الدهون المؤينة (LNPs) بشكل تلقائي لتوصيل mRNA. المشكلة الأساسية: تصميم جسيمات الدهون النانوية (LNPs) أمر صعب. الفضاء الكيميائي للدهون القابلة للأيونية واسع، ودورات التجارب بطيئة، والأهم من ذلك — أن مجموعات بيانات LNP التاريخية صغيرة جدا بحيث لا يمكن تدريب نموذج تنبؤي من الصفر. معظم أساليب الذكاء الاصطناعي في هذا المجال تصطدم بالجدار فورا: لا توجد بيانات كافية للتعلم منها. حلنا: تعلم نموذج الأساس من المختبر داخل الحلقة. بدلا من التدريب على بيانات LNP فقط، يبدأ LUMI كنموذج أساس قائم على المحولات تم تدريبه مسبقا عبر فضاء كيميائي واسع، يبني تمثيلات جزيئية غنية قبل أن يرى أي تجربة LNP. ثم يدخل في حلقة مغلقة مع منصة تخليق روبوتية: التنبؤ → تخليق → الاختبار → التحديث. كل جولة من تجارب المختبر الرطب الحقيقية تقوم بضبط النموذج بدقة، مما يقترح مرشحين أكثر ذكاء للجولة التالية. المختبر لا يقتصر فقط على التحقق من توقعات الذكاء الاصطناعي — بل يدرس النموذج بشكل نشط، بشكل مستمر. ماذا حدث عندما تركناه يعمل: قام مختبر LUMI بتخليق وفحص 1,700+ دهون قابلة للأين في خلايا ظهارية الشعب الهوائية البشرية بشكل تلقائي. المرشح الأعلى — لومي-6 — يتميز بذيل دهني مبروم، وهو نمط هيكلي تم تجاهله إلى حد كبير في تصميم LNP. وجدته لومي دون أن يقال له أين يبحث. عند صياغته في LNPs وتسليمه داخل القصبة الهوائية للفئران، حقق LUMI-6 كفاءة تحرير جينات بنسبة 20.3٪ في خلايا ظهارة الرئة — وهو نتيجة مقنعة لأحد أصعب الأهداف العلاجية التي تهدف إلى الوصول، والتي تتعلق مباشرة بأمراض مثل التليف الكيسي ونقص ألفا-1 أنتيتريبسين. لماذا هذا مهم إلى ما هو أبعد من المعالجين الممرضين المحليين: هذا دليل على المفهوم لأطروحة أوسع — أن التدريب المسبق للنموذج الأساسي + التعلم النشط + التجارب الروبوتية يمكن أن يتغلب على عنق الزجاجة في ندرة البيانات الذي يعاني من اكتشافات الذكاء الاصطناعي في علم الأحياء. لا تحتاج إلى مجموعة بيانات ضخمة خاصة بالمجال للبدء. تحتاج إلى نموذج يمكنه التعميم، ومختبر يمكنه توليد البيانات الصحيحة، وحلقة تربطها. تهانينا الكبيرة للمؤلفين الأوائل يوي شو، @HAOTIANCUI1، وكوان بانغ، ولفريق @BowenLi_Lab بأكمله. ممتنون لمتعاونينا في @UHN و@UofTPharmacy، ولمركز أبحاث السرطان الأميرة مارغريت @PMResearch_UHN. 📄 الورقة: