Прогнозування стану клітини в раніше непомічених станах, таких як хвороби або у відповідь на ліки, зазвичай вимагало перенавчання для кожного нового біологічного контексту. Сьогодні Arc випускає Stack — базову модель, яка навчається моделювати стан комірки за нових умов безпосередньо під час висновку, без необхідності тонкого налаштування.

Стек фіксує те, чого більшість моделей пропускають: клітинний контекст. Т-клітина у запаленій тканині поводиться інакше, не лише через власні гени, а й через середовище. Стек об'єднує клітини разом і вчиться на цих взаємозв'язках.

Так само, як текстові підказки керують мовними моделями, клітинки виконують роль підказок у Stack. Він може спостерігати імунні клітини, оброблені ліками, і передбачати, як епітеліальні клітини реагуватимуть на той самий препарат — завдання, для якого ніколи явно не тренувалися. Це перша одноклітинна базова модель, здатна до навчання в контексті або узагальнення до нових завдань під час висновку.

Команда застосувала Stack для створення Perturb Sapiens: атлас із ~20 000 прогнозованих клітинних реакцій у 28 тканинах і 201 пертурбації + підмножина, перевірена за наявними наборами даних, що підтверджує, що прогнози відображають реальну біологію.