Com sede em San Carlos, a Precigenetics foi fundada por engenheiros de hardware, biólogos computacionais e biólogos celulares para tornar a descoberta de medicamentos realmente relevante para a biologia humana. Hoje, anuncio nosso plano para 2026: expandir nossa medição para um conjunto de dados fundamental para estados celulares. 🧵

A Precigenetics está construindo um motor de biofotônica–IA para entender estados celulares através do espaço e do tempo. Nossa missão vai além da IA, além das doenças, trata-se de digitalizar e entender a biologia. Um atlas de Células Virtuais de IA requer uma representação universal.

A IA nem sequer tem a linguagem para entender – a representação universal – para captar as complexidades de uma célula humana viva. Nosso hardware fornece as camadas que faltam.

É hora de apostar totalmente e criar conjuntos de dados que mudem a forma como interagimos com a biologia viva com um computador. Camadas de -ômicas desaparecem com nosso aparato tradicional de medição – desbloqueamos metabolômica, lipidômica e algumas formas de epigenômica em células vivas.

Marco miliário: Construa um conjunto de dados fundamental para estados dinâmicos das células humanas: trajetórias de células vivas, milhares de interações fármaco–célula e modelo medicamentoso, em culturas 3D derivadas de pacientes e sistemas órgão-em-chip.

Mapear como os medicamentos reprogramam células vivas para construir um modelo dinâmico da célula humana é o trabalho mais importante desta vida.

Nossa plataforma é construída com avanços em óptica sem rótulos, microfluídica e IA, e grava vídeos hiperespectrais não destrutivos de células humanas vivas enquanto respondem a medicamentos, edições genéticas e mudanças microambientais.

De cada trajetória, extraímos ricos traços bioquímicos alinhados com os cômicos e os resultados, aprendendo como os estados celulares evoluem e quais intervenções realmente importam.

Esses dados, e os modelos treinados neles, facilitam o desenvolvimento de terapias combinadas, reduzem o risco da toxicidade e descobrem novas classes de biologia de doenças – começando pela oncologia.

Tratamos cada experimento como um filme, não como um instantâneo: milhares de pontos de tempo por célula, resolução espacial subcelular e perfusão controlada de drogas e estímulos.

Isso nos permite observar o fluxo mitocondrial, lipídico e redox inicial; os precursores da eficácia, resistência ou toxicidade, muito antes dos desfechos tradicionais.

Agora estamos construindo modelos virtuais de estado celular: modelos de fundação pré-treinados para aprender como genes, vias e ambientes interagem em células vivas.

Em vez de aprender apenas a partir de níveis estáticos de RNA ou proteína, nossos modelos aprendem a partir de trajetórias químicas completas.

Ao alinhar essas trajetórias ópticas com RNA-seq, epigenômica e contexto clínico, construímos representações que podem simular intervenções "e se" e prever como uma célula responderá antes da realização do experimento.

Acreditamos que nosso novo marco será a missão mais importante que já embarcamos, e estamos prontos para enfrentá-lo hoje e durante todo o ano de 2026.

Por favor, compartilhe isso com pessoas que possam se interessar por esse tipo de esforço. Nosso objetivo é tornar a biologia verdadeiramente digitalizada ao longo do tempo e, quando se trata de entender as doenças, acreditamos que estamos realmente no início de uma revolução. É hora de construir.