IA pharmaceutique récursive
Recursion Pharmaceuticals gère l'un des plus grands laboratoires de biologie automatisés au monde, générant des pétaoctets d'images cellulaires pour permettre aux modèles d'apprentissage automatique de cartographier la manière dont les médicaments modifient les cellules.
Aperçu
It matters because it turns wet-lab biology into a data problem that AI can search at industrial scale.
Plongée profonde
Recursion, fondée en 2013 et basée à Salt Lake City, a construit sa stratégie autour de la « phénomique » : prendre des images au microscope de cellules humaines traitées avec des milliers de composés et de perturbations génétiques, puis utiliser l'apprentissage profond pour convertir chaque image en une empreinte numérique. Les cellules ayant des empreintes digitales similaires partagent probablement la biologie, de sorte qu'une cellule altérée par la maladie qu'un médicament repousse vers « saine » devient une candidate potentielle. Ses laboratoires robotiques effectuent des millions d'expériences chaque semaine, alimentant le système d'exploitation Recursion (maintenant sous la marque Recursion-Exscientia). En 2023, NVIDIA a investi 50 millions de dollars et Recursion a lancé le supercalculateur ouvert BioHive et de grands ensembles de données comme RxRx3. L’approche échange des cibles triées sur le volet contre une découverte impartiale et basée sur des données concernant de nombreuses maladies à la fois.
Aperçu technique
La récursion utilise la peinture cellulaire : les cellules sont colorées avec des colorants fluorescents marquant les organites comme le noyau, les mitochondries et le cytosquelette, puis imagées à travers les canaux. Les modèles convolutifs et de plus en plus basés sur des transformateurs intègrent chaque image dans un vecteur de grande dimension. Il est crucial que l’équipe applique une correction par lots importante pour supprimer les artefacts techniques (plaque, jour, instrument) afin que le signal biologique domine. Les médicaments sont classés en fonction de la manière dont leurs intégrations déplacent les cellules malades vers des états de référence sains.
Impact stratégique
Stratégie du fournisseur
Les feuilles de route des fournisseurs influencent les fonctionnalités que votre équipe peut ensuite créer.
Coût et budget
Les conditions commerciales et les options de déploiement affectent les coûts et les risques à long terme.
Risques et sécurité
Les incitations des entreprises façonnent les défauts des produits, la posture de sécurité et l’ouverture.
L’avenir de l’IA pharmaceutique récursive
Après avoir fusionné avec Exscientia en 2024, Recursion combine ses cartes phénomiques avec une conception chimique basée sur la structure, dans le but de réduire les délais et les coûts des découvertes. Attendez-vous à de plus grands modèles de base formés sur ses cartes exclusives de biologie et de chimie, à davantage de programmes de partenariat avec Roche, Genentech, Sanofi et Bayer, et à une surveillance croissante de la réussite des candidats issus de l'IA dans les essais cliniques sur l'homme, le véritable test de la plateforme.
Mise en œuvre dans le monde réel
Cribler des dizaines de milliers de composés contre des cellules modélisant des maladies génétiques rares comme la malformation caverneuse cérébrale, faisant ainsi progresser des candidats tels que REC-994 vers les essais.
Utiliser les phénotypes de Cell Painting pour réutiliser des médicaments existants pour de nouvelles indications en repérant des similitudes cellulaires inattendues.
Publication de l'ensemble de données publiques RxRx3 contenant des millions d'images cellulaires afin que les chercheurs extérieurs puissent former et comparer des modèles biologiques.
Partenariat avec Roche et Genentech pour cartographier les neurosciences et la biologie du cancer gastro-intestinal à l'échelle industrielle.
Risques et garde-fous
Les annonces de lancement peuvent dépasser la stabilité des flux de production réels.
La tarification des API ou les changements de politique peuvent briser les hypothèses du jour au lendemain.
La dépendance à un seul fournisseur augmente les coûts de verrouillage et de migration.
Feuille de route de mise en œuvre
Évaluez les fournisseurs à l’aide de vos propres tâches et ensembles de données.
Vérifiez les conditions de confidentialité, de sécurité et juridiques avant l’intégration.
Maintenez un plan de secours entre les modèles ou les fournisseurs.
Surveillez les notes de version afin que les modifications de la feuille de route ne surprennent pas les équipes.
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Insitro Machine Learning Biologie
Questions fréquemment posées
What is Recursion Pharmaceuticals AI?
Recursion Pharmaceuticals gère l'un des plus grands laboratoires de biologie automatisés au monde, générant des pétaoctets d'images cellulaires pour permettre aux modèles d'apprentissage automatique de cartographier la façon dont les médicaments modifient les cellules. C’est important car cela transforme la biologie des laboratoires humides en un problème de données que l’IA peut rechercher à l’échelle industrielle.
Quel est le type de données principal que Recursion utilise pour entraîner ses modèles d'IA ?
L'approche « phénomique » de Recursion se concentre sur des images de cellules traitées avec des médicaments ou des modifications génétiques, transformées en empreintes numériques.
À quoi sert la technique du Cell Painting ?
Cell Painting utilise des colorants fluorescents pour mettre en évidence des structures telles que le noyau et les mitochondries, capturées via les canaux d’imagerie.
Pourquoi Recursion applique-t-il une correction par lots importante à ses données ?
Les différences de plaque, de jour ou d’instrument peuvent submerger la biologie réelle, de sorte que la correction par lots isole le véritable signal biologique.
Quelle entreprise a investi 50 millions de dollars dans Recursion en 2023 ?
NVIDIA a investi 50 millions de dollars en 2023, reflétant la nature gourmande en GPU de l'IA basée sur l'image de Recursion.
En 2024, Recursion a fusionné avec quelle société de découverte de médicaments IA ?
Recursion a fusionné avec Exscientia, combinant la phénomique avec la conception chimique basée sur la structure.