Con sede a San Carlos, Precigenetics è stata fondata da ingegneri hardware, biologi computazionali e biologi cellulari per rendere la scoperta di farmaci veramente rilevante per la biologia umana. Oggi annuncio il nostro piano per il 2026: estendere la nostra misurazione in un dataset fondamentale per gli stati cellulari.🧵

Precigenetics sta costruendo un motore biopotonico–AI per comprendere gli stati cellulari attraverso spazio e tempo. La nostra missione va oltre l'AI, oltre la malattia, è una questione di digitalizzazione e comprensione della biologia. Un atlante virtuale delle cellule AI richiede una rappresentazione universale.

L'AI non ha nemmeno il linguaggio per comprendere - la rappresentazione universale - per afferrare le complessità di una cellula umana vivente. Il nostro hardware fornisce i livelli mancanti.

È tempo di investire completamente e creare dataset che cambiano il nostro modo di interagire con la biologia vivente tramite un computer. Strati di -omiche mancano con il nostro tradizionale apparato di misurazione - abbiamo sbloccato la metabolomica, la lipidomica e alcune forme di epigenomica nelle cellule vive.

Traguardo: Costruire un dataset fondamentale per stati cellulari umani dinamici: traiettorie di cellule vive, migliaia di interazioni farmaco-cellula e farmaco-modello, attraverso culture 3D derivate da pazienti e sistemi organ-on-chip.

Mappare come i farmaci riprogrammano le cellule viventi per costruire un modello dinamico della cellula umana è il lavoro più importante di questa vita.

La nostra piattaforma è costruita su progressi nell'ottica senza etichette, nella microfluidica e nell'AI, e registra video iperspettrali non distruttivi di cellule umane vive mentre rispondono a farmaci, modifiche genetiche e cambiamenti microambientali.

Da ogni traiettoria, estraiamo ricchi fingerprint biochimici allineati con le omiche e i risultati, apprendendo come evolvono gli stati cellulari e quali interventi contano realmente.

Questi dati, e i modelli addestrati su di essi, rendono più facile progettare terapie combinate, ridurre il rischio di tossicità e scoprire intere nuove classi di biologia delle malattie - a partire dall'oncologia.

Trattiamo ogni esperimento come un film, non come un'istantanea: migliaia di punti temporali per cellula, risoluzione spaziale subcellulare e perfusione controllata di farmaci e stimoli.

Questo ci consente di vedere precocemente il flusso mitocondriale, lipidico e redox; i precursori di efficacia, resistenza o tossicità, molto prima dei tradizionali endpoint.

Stiamo ora costruendo modelli virtuali di stato cellulare: modelli di base pre-addestrati per apprendere come i geni, i percorsi e gli ambienti interagiscono nelle cellule viventi.

Invece di apprendere solo dai livelli statici di RNA o proteine, i nostri modelli apprendono da traiettorie chimiche complete.

Allineando queste traiettorie ottiche con RNA-seq, epigenomica e contesto clinico, costruiamo rappresentazioni che possono simulare interventi "cosa succederebbe se" e prevedere come una cellula risponderà prima che l'esperimento venga eseguito.

Crediamo che il nostro nuovo traguardo sarà la missione più importante che abbiamo mai intrapreso, e siamo pronti ad affrontarla oggi e per tutto il 2026.

Per favore, condividi questo con le persone che potrebbero essere interessate a tale iniziativa. Il nostro obiettivo è rendere la biologia veramente digitalizzata nel tempo e, quando si tratta di comprendere le malattie, crediamo di essere davvero all'inizio di una rivoluzione. È tempo di costruire.