Компания Precigenetics, основанная в Сан-Карлосе инженерами-аппаратчиками, вычислительными биологами и клеточными биологами, стремится сделать открытие лекарств действительно актуальным для человеческой биологии. Сегодня я объявляю наш план на 2026 год: расширение наших измерений в основополагающий набор данных для клеточных состояний.🧵

Precigenetics создает биофотонику–AI движок для понимания состояний клеток в пространстве и времени. Наша миссия выходит за рамки AI, за рамки болезни, это вопрос цифровизации и понимания биологии. Виртуальный атлас клеток AI требует универсального представления.

AI даже не имеет языка, чтобы понять - универсальное представление - чтобы осознать сложности живой, человеческой клетки. Наше оборудование предоставляет недостающие слои.

Пришло время полностью погрузиться и создать наборы данных, которые изменят наше взаимодействие с живой биологией с помощью компьютера. Слои -омик теряются с нашими традиционными измерительными приборами - мы открыли метаболомику, липидомику и некоторые формы эпигеномики в живых клетках.

Этап: Создание базового набора данных для динамических состояний человеческих клеток: траектории живых клеток, тысячи взаимодействий между лекарствами и клетками, а также лекарствами и моделями, в рамках 3D-культур, полученных от пациентов, и систем «орган на чипе».

Картирование того, как наркотики перепрограммируют живые клетки для создания динамической модели человеческой клетки, является самой важной работой этой жизни.

Наша платформа основана на достижениях в области оптики без меток, микрофлюидики и AI, и записывает недеструктивные гиперспектральные видео живых человеческих клеток, когда они реагируют на лекарства, генетические изменения и изменения микросреды.

Из каждой траектории мы извлекаем богатые биохимические отпечатки, согласованные с омниками и результатами, изучая, как эволюционируют состояния клеток и какие вмешательства действительно имеют значение.

Эти данные и модели, обученные на их основе, упрощают разработку комбинированных терапий, снижают риск токсичности и открывают совершенно новые классы биологии заболеваний, начиная с онкологии.

Мы рассматриваем каждый эксперимент как фильм, а не как снимок: тысячи временных точек на клетку, субклеточная пространственная разрешающая способность и контролируемая перфузия лекарств и стимулов.

Это позволяет нам увидеть ранние митохондриальные, липидные и редокс-флюксы; предшественники эффективности, устойчивости или токсичности задолго до традиционных конечных точек.

Мы сейчас создаем виртуальные модели клеточных состояний: базовые модели, предварительно обученные для изучения того, как гены, пути и окружающая среда взаимодействуют в живых клетках.

Вместо того чтобы учиться только на статических уровнях РНК или белков, наши модели учатся на полных химических траекториях.

Согласуя эти оптические траектории с RNA-seq, эпигеномикой и клиническим контекстом, мы создаем представления, которые могут моделировать вмешательства "что если" и предсказывать, как клетка отреагирует до проведения эксперимента.

Мы верим, что наша новая веха станет самой важной миссией, которую мы когда-либо начинали, и мы готовы взяться за нее сегодня и на протяжении всего 2026 года.

Пожалуйста, поделитесь этим с людьми, которые могут быть заинтересованы в таком начинании. Мы стремимся сделать биологию по-настоящему цифровой на протяжении времени, и когда дело доходит до понимания болезней, мы верим, что мы действительно находимся в начале революции. Пора строить.