재귀 제약 AI
Recursion Pharmaceuticals는 세계 최대 규모의 자동화 생물학 실험실 중 하나를 운영하며, 기계 학습 모델이 약물이 세포를 변화시키는 방식을 매핑할 수 있도록 페타바이트 규모의 세포 이미지를 생성합니다.
개요
It matters because it turns wet-lab biology into a data problem that AI can search at industrial scale.
심층 분석
2013년에 설립되어 솔트레이크시티에 본사를 둔 Recursion은 수천 가지 화합물과 유전적 교란으로 처리된 인간 세포의 현미경 이미지를 찍은 다음 딥 러닝을 사용하여 각 이미지를 숫자 지문으로 변환하는 '현상학'을 중심으로 전략을 세웠습니다. 유사한 지문을 가진 세포는 생물학을 공유할 가능성이 높으므로 약물이 '건강한' 방향으로 되돌아가는 질병으로 변경된 세포가 후보가 됩니다. 로봇 연구실은 매주 수백만 건의 실험을 실행하여 Recursion 운영 체제(현재 합병된 Recursion-Exscientia 회사로 브랜드화됨)를 제공합니다. 2023년 NVIDIA는 5천만 달러를 투자했고 Recursion은 개방형 BioHive 슈퍼컴퓨터와 RxRx3와 같은 대규모 데이터 세트를 출시했습니다. 이 접근 방식은 여러 질병에 대한 편견 없는 데이터 기반 발견을 위해 엄선된 목표를 한 번에 교환합니다.
기술적 통찰력
재귀에서는 셀 페인팅을 사용합니다. 세포는 핵, 미토콘드리아, 세포골격과 같은 소기관을 표시하는 형광 염료로 염색된 다음 채널을 통해 이미지화됩니다. 컨벌루션 및 점점 더 많은 변환기 기반 모델은 각 이미지를 고차원 벡터에 포함합니다. 결정적으로 팀은 생물학적 신호가 지배적이 되도록 기술적 아티팩트(플레이트, 데이, 기기)를 제거하기 위해 강력한 일괄 수정을 적용합니다. 약물의 임베딩이 질병에 걸린 세포를 건강한 참조 상태로 전환하는 방식에 따라 순위가 매겨집니다.
전략적 영향
벤더 전략
공급업체 로드맵은 팀이 다음에 구축할 수 있는 기능에 영향을 미칩니다.
비용 및 예산
상업적 조건과 배포 옵션은 장기적인 비용과 위험에 영향을 미칩니다.
위험과 안전
회사 인센티브는 제품 기본값, 안전 태세 및 개방성을 형성합니다.
Recursion Pharmaceuticals AI의 미래
Recursion은 2024년 Exscientia와 합병한 후 현상학 지도와 구조 기반 화학 설계를 결합하여 발견 일정과 비용을 단축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 생물학 및 화학의 독점 지도를 기반으로 훈련된 더 큰 기반 모델, Roche, Genentech, Sanofi 및 Bayer와의 더 많은 파트너십 프로그램, AI 기반 후보가 플랫폼의 실제 테스트인 인간 임상 시험에서 성공하는지 여부에 대한 조사가 증가할 것으로 기대됩니다.
실제 구현
뇌해면체 기형과 같은 희귀 유전 질환을 모델링하는 세포에 대해 수만 가지 화합물을 스크리닝하고 REC-994와 같은 후보 물질을 실험에 사용합니다.
세포 페인팅 표현형을 사용하여 예상치 못한 세포 유사성을 발견함으로써 새로운 적응증에 맞게 기존 약물의 용도를 변경합니다.
외부 연구자가 생물학 모델을 훈련하고 벤치마킹할 수 있도록 수백만 개의 세포 이미지로 구성된 RxRx3 공개 데이터세트를 공개합니다.
Roche 및 Genentech와 협력하여 신경과학 및 위장암 생물학을 산업 규모로 매핑합니다.
위험 및 가드레일
출시 발표는 실제 생산 워크플로의 안정성보다 앞설 수 있습니다.
API 가격 책정이나 정책 변경으로 인해 하룻밤 사이에 가정이 깨질 수 있습니다.
단일 공급업체 종속성은 종속 및 마이그레이션 비용을 증가시킵니다.
구현 로드맵
자체 작업과 데이터 세트를 사용하여 공급자를 평가합니다.
통합하기 전에 개인정보 보호, 보안, 법적 약관을 검토하세요.
모델이나 공급업체 전반에 걸쳐 대체 계획을 유지합니다.
로드맵 변경으로 인해 팀이 놀라지 않도록 릴리스 노트를 모니터링하세요.
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다음 가이드
연구소 기계 학습 생물학
자주 묻는 질문
What is Recursion Pharmaceuticals AI?
Recursion Pharmaceuticals는 세계 최대 규모의 자동화 생물학 실험실 중 하나를 운영하며, 기계 학습 모델이 약물이 세포를 변화시키는 방식을 매핑할 수 있도록 페타바이트 규모의 세포 이미지를 생성합니다. 이는 습식 실험실 생물학을 AI가 산업 규모에서 검색할 수 있는 데이터 문제로 전환하기 때문에 중요합니다.
Recursion이 AI 모델을 훈련하는 데 사용하는 핵심 데이터 유형은 무엇입니까?
Recursion의 '현상학' 접근 방식은 약물이나 유전적 변화로 처리된 세포의 이미지를 숫자 지문으로 변환하는 데 중점을 둡니다.
셀 페인팅 기술은 무엇을 하나요?
셀 페인팅은 형광 염료를 사용하여 이미징 채널을 통해 캡처된 핵 및 미토콘드리아와 같은 구조를 강조합니다.
재귀가 데이터에 과도한 일괄 수정을 적용하는 이유는 무엇입니까?
플레이트, 일자 또는 기기의 차이로 인해 실제 생물학이 혼란에 빠질 수 있으므로 일괄 수정을 통해 실제 생물학적 신호를 분리할 수 있습니다.
2023년에 Recursion에 5천만 달러를 투자한 회사는 어디인가요?
NVIDIA는 Recursion의 이미지 기반 AI의 GPU 집약적 특성을 반영하여 2023년에 5천만 달러를 투자했습니다.
2024년에 Recursion이 어느 AI 신약 개발 회사와 합병되었나요?
Recursion은 Exscientia와 합병되어 현상학과 구조 기반 화학 설계를 결합했습니다.