サンカルロスに拠点を置くPrecigeneticsは、ハードウェアエンジニア、計算生物学者、細胞生物学者によって設立され、創薬を人間の生物学に真に関連性のあるものにしました。 本日、私は2026年の計画を発表します。それは、測定を細胞状態の基礎データセットへと拡張することです。 🧵

Precigeneticsは、空間と時間を超えた細胞状態を理解するためのバイオフォトニクス–AIエンジンを構築しています。 私たちの使命はAIや病気を超え、生物学のデジタル化と理解にあります。 AIバーチャルセルアトラスには普遍的な表現が必要です。

AIには、生きている人間の細胞の複雑さを理解するための言語すら持っていません――普遍的な表象――を把握する言語すらありません。 私たちのハードウェアが欠けている層を補っています。

今こそ全力で取り組み、コンピュータと生きた生物学との関わり方を変えるデータセットを作る時です。 従来の測定装置では-オミクスの層が失われていますが、生細胞における代謝学、脂質学、そして一部のエピゲノミクスの形態を解き放ちました。

マイルストーン： 動的なヒト細胞状態のための基礎データセットを構築します。すなわち、生細胞の軌跡、数千の薬物-細胞および薬物-モデル間の相互作用、患者由来の3D培養および臓器オンチップシステムにまたがるものです。

薬剤がどのように生きた細胞を再プログラムし、ヒト細胞の動的モデルを構築するかをマッピングすることは、この生涯で最も重要な仕事です。

私たちのプラットフォームは、ラベルフリー光学、マイクロ流体工学、AIの進歩に基づいて構築されており、薬物、遺伝子編集、微小環境変化に反応する生体ヒト細胞の非破壊的・ハイパースペクトル映像を記録しています。

各経路から、オミクスや成果に沿った豊かな生化学的指紋を抽出し、細胞状態の進化やどの介入が実際に重要かを学びます。

このデータとそれに基づいて訓練されたモデルは、組み合わせ療法の設計、毒性リスクの低減、そして腫瘍学から始める全く新しい疾患生物学のクラスの発見を容易にします。

私たちはすべての実験をスナップショットではなく映画のように扱います。細胞ごとに何千もの時間点、細胞内の空間分解能、そして薬物や刺激の制御された灌流です。

これにより、初期のミトコンドリア、脂質、酸化還元フラックスが見られることが可能です。従来のエンドポイントよりもずっと前に、効果、耐性、毒性の前駆体です。

現在、私たちは仮想細胞状態モデルを構築しています。これは、遺伝子、経路、環境が生細胞内でどのように相互作用するかを事前に学習するために事前学習された基礎モデルです。

静的なRNAやタンパク質レベルからだけでなく、私たちのモデルは完全な化学的軌跡から学習します。

これらの光学的軌跡をRNA-seq、エピゲノミクス、臨床文脈と照らすことで、「もしも」介入をシミュレートし、実験前に細胞がどのように反応するかを予測できる表現を構築します。

私たちは新たな節目がこれまでで最も重要な使命になると信じており、今日、そして2026年を通じてそれに取り組む準備ができています。

この取り組みに興味がある方々とぜひ共有してください。 私たちは生物学を時代を超えて真にデジタル化することを目指しており、病気の理解に関しては、まさに革命の始まりにいると信じています。 今こそ建設の時です。