Có trụ sở tại San Carlos, Precigenetics được thành lập bởi các kỹ sư phần cứng, nhà sinh học tính toán và nhà sinh học tế bào nhằm làm cho việc phát hiện thuốc thực sự liên quan đến sinh học con người. Hôm nay, tôi công bố kế hoạch năm 2026 của chúng tôi: mở rộng việc đo lường của chúng tôi thành một tập dữ liệu cơ bản cho các trạng thái tế bào.🧵

Precigenetics đang xây dựng một động cơ sinh học quang học – AI để hiểu các trạng thái tế bào qua không gian và thời gian. Sứ mệnh của chúng tôi không chỉ là AI, không chỉ là bệnh tật, mà là vấn đề số hóa và hiểu biết sinh học. Một bản đồ tế bào ảo AI cần một đại diện phổ quát.

AI thậm chí không có ngôn ngữ để hiểu - đại diện toàn cầu - để nắm bắt những phức tạp của một tế bào sống, con người. Phần cứng của chúng tôi cung cấp các lớp còn thiếu.

Đã đến lúc đầu tư toàn bộ, và tạo ra các tập dữ liệu thay đổi cách chúng ta tương tác với sinh học sống bằng máy tính. Các lớp -omics bị thiếu sót với thiết bị đo lường truyền thống của chúng ta - chúng ta đã mở khóa metabolomics, lipidomics, và một số hình thức epigenomics trong các tế bào sống.

Cột mốc: Xây dựng một tập dữ liệu cơ bản cho các trạng thái tế bào người động: quỹ đạo tế bào sống, hàng ngàn tương tác giữa thuốc-tế bào và thuốc-mô, trên các nền văn hóa 3D lấy từ bệnh nhân và hệ thống cơ quan trên chip.

Lập bản đồ cách mà thuốc tái lập trình các tế bào sống để xây dựng một mô hình động của tế bào người là công việc quan trọng nhất trong cuộc đời này.

Nền tảng của chúng tôi được xây dựng dựa trên những tiến bộ trong quang học không nhãn, vi lưu chất và AI, và ghi lại các video hyperspectral không phá hủy của các tế bào người sống khi chúng phản ứng với thuốc, chỉnh sửa gen và những thay đổi trong môi trường vi mô.

Từ mỗi quỹ đạo, chúng tôi trích xuất các dấu vân tay sinh hóa phong phú được căn chỉnh với omics và kết quả, học cách các trạng thái tế bào tiến triển và những can thiệp nào thực sự quan trọng.

Dữ liệu này, cùng với các mô hình được đào tạo trên đó, giúp dễ dàng hơn trong việc thiết kế các liệu pháp kết hợp, giảm thiểu độc tính và khám phá những lớp sinh học bệnh tật hoàn toàn mới - bắt đầu với ung thư.

Chúng tôi coi mỗi thí nghiệm như một bộ phim, không phải là một bức ảnh: hàng ngàn điểm thời gian mỗi tế bào, độ phân giải không gian dưới tế bào, và việc kiểm soát sự tưới thuốc và kích thích.

Điều này cho phép chúng ta thấy sớm được dòng chảy ty thể, lipid và redox; những tiền chất của hiệu quả, kháng thuốc hoặc độc tính, lâu trước khi các điểm kết thúc truyền thống.

Chúng tôi hiện đang xây dựng các mô hình trạng thái tế bào ảo: các mô hình nền được huấn luyện trước để học cách mà các gen, con đường và môi trường tương tác trong các tế bào sống.

Thay vì chỉ học từ mức độ RNA hoặc protein tĩnh, các mô hình của chúng tôi học từ các quỹ đạo hóa học đầy đủ.

Bằng cách căn chỉnh các quỹ đạo quang học này với RNA-seq, epigenomics và bối cảnh lâm sàng, chúng tôi xây dựng các đại diện có thể mô phỏng các can thiệp "nếu như" và dự đoán cách một tế bào sẽ phản ứng trước khi thí nghiệm được thực hiện.

Chúng tôi tin rằng cột mốc mới của chúng tôi sẽ là nhiệm vụ quan trọng nhất mà chúng tôi từng thực hiện, và chúng tôi đã sẵn sàng để thực hiện điều đó hôm nay, và trong suốt năm 2026.

Xin hãy chia sẻ điều này với những người có thể quan tâm đến nỗ lực như vậy. Chúng tôi hướng tới việc số hóa sinh học một cách thực sự theo thời gian, và khi nói đến việc hiểu bệnh tật, chúng tôi tin rằng chúng tôi thực sự đang ở đầu một cuộc cách mạng. Đã đến lúc xây dựng.