リカーション製薬 AI
Recursion Pharmaceuticals は世界最大級の自動生物学研究所を運営しており、ペタバイト規模の細胞画像を生成して、機械学習モデルに薬物が細胞をどのように変化させるかをマッピングさせています。
概要
It matters because it turns wet-lab biology into a data problem that AI can search at industrial scale.
ディープダイブ
2013 年に設立され、ソルトレーク シティに拠点を置く Recursion は、「フェノミクス」を中心に戦略を構築しました。つまり、数千の化合物と遺伝的摂動で処理されたヒト細胞の顕微鏡画像を撮影し、ディープラーニングを使用して各画像を数値指紋に変換します。類似したフィンガープリントを持つ細胞は生物学を共有している可能性が高いため、薬剤によって「健康」に戻された疾患によって変化した細胞が候補としてヒットします。同社のロボット ラボでは毎週何百万件もの実験が実行され、Recursion オペレーティング システム (現在は合併した Recursion-Exscientia 社のブランド名になっています) にフィードが提供されています。 2023 年に NVIDIA は 5,000 万ドルを投資し、Recursion はオープンな BioHive スーパーコンピューターと RxRx3 のような大規模なデータセットをリリースしました。このアプローチは、厳選された標的を、一度に多くの疾患にわたる公平なデータ駆動型の発見と交換します。
技術的な洞察
再帰ではセル ペインティングを使用します。細胞は、核、ミトコンドリア、細胞骨格などの細胞小器官をマークする蛍光色素で染色され、チャネル全体で画像化されます。畳み込みモデルおよびますますトランスフォーマーベースのモデルは、各画像を高次元ベクトルに埋め込みます。重要なのは、チームが大量のバッチ補正を適用して技術的なアーティファクト (プレート、日、機器) を除去し、生物学的信号が優位になるようにすることです。薬剤は、その包埋物が病気の細胞を健康な基準状態にどのように移行させるかによってランク付けされます。
戦略的影響
ベンダー戦略
ベンダーのロードマップは、チームが次に構築できる機能に影響を与えます。
費用と予算
商業条件と導入オプションは、長期的なコストとリスクに影響します。
リスクと安全性
企業のインセンティブは、製品のデフォルト、安全姿勢、オープン性を形成します。
リカージョン製薬 AI の未来
2024 年に Exscientia と合併した後、Recursion はフェノミクス マップを構造ベースの化学設計と組み合わせ、発見のタイムラインとコストを圧縮することを目指しています。生物学と化学の独自のマップで訓練されたより大きな基礎モデル、ロシュ、ジェネンテック、サノフィ、バイエルとのより多くの提携プログラム、そしてプラットフォームの真のテストである人間の臨床試験でAI由来の候補者が成功するかどうかに対する監視の強化が期待されます。
現実世界の実装
脳海綿体奇形などの希少な遺伝性疾患をモデル化した細胞に対して数万の化合物をスクリーニングし、REC-994 などの候補を臨床試験に進めます。
細胞ペインティング表現型を使用して、予期せぬ細胞の類似点を発見することで、既存の薬剤を新しい適応症に再利用します。
数百万の細胞画像の RxRx3 公開データセットを公開し、外部の研究者が生物学モデルをトレーニングしてベンチマークできるようにします。
Roche および Genentech と提携して、産業規模で神経科学と消化管癌生物学の地図を作成します。
リスクとガードレール
実際の制作ワークフローでは、発売の発表が安定性を上回る可能性があります。
API の価格設定やポリシーの変更により、一夜にして想定が崩れる可能性があります。
単一ベンダーへの依存により、ロックインと移行のコストが増加します。
実装ロードマップ
独自のタスクとデータセットを使用してプロバイダーを評価します。
統合する前に、プライバシー、セキュリティ、法的条件を確認してください。
モデルやベンダー全体でフォールバック計画を維持します。
ロードマップの変更がチームを驚かせないように、リリース ノートを監視します。
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次のガイド
Insitro 機械学習生物学
よくある質問
What is Recursion Pharmaceuticals AI?
Recursion Pharmaceuticals は世界最大級の自動生物学研究所を運営しており、ペタバイト規模の細胞画像を生成して、機械学習モデルに薬物が細胞をどのように変化させるかをマッピングさせています。これが重要なのは、ウェットラボの生物学を AI が産業規模で検索できるデータの問題に変えるからです。
Recursion が AI モデルをトレーニングするために使用するコア データ タイプは何ですか?
Recursion の「フェノミクス」アプローチは、薬物や遺伝子変化で処理され、数値的な指紋に変換された細胞の画像に焦点を当てています。
セルペイント技術は何をするのですか?
Cell Painting では、蛍光色素を使用して、イメージング チャネル全体で捕捉された核やミトコンドリアなどの構造を強調表示します。
Recursion はなぜデータに大量のバッチ修正を適用するのでしょうか?
プレート、日、または機器の違いにより実際の生物学が混乱する可能性があるため、バッチ補正により本物の生物学的シグナルを分離します。
2023 年に Recursion に 5,000 万ドルを投資した企業はどこですか?
NVIDIA は、Recursion の画像ベース AI の GPU を多用する性質を反映して、2023 年に 5,000 万ドルを投資しました。
2024 年に、Recursion は AI 創薬会社と合併しましたか?
Recursion は Exscientia と合併し、フェノミクスと構造ベースの化学設計を組み合わせました。