概述
这很重要，因为它将湿实验室生物学转变为人工智能可以在工业规模上搜索的数据问题。
深入探讨
Recursion 成立于 2013 年，总部位于盐湖城，围绕“表型组学”制定了战略——拍摄经过数千种化合物和遗传扰动处理的人体细胞的显微镜图像，然后使用深度学习将每张图像转换为数字指纹。具有相似指纹的细胞可能具有相同的生物学特性，因此药物将疾病改变的细胞推回到“健康”状态，成为候选目标。其机器人实验室每周进行数百万次实验，为递归操作系统（现已合并后的 Recursion-Exscientia 公司品牌）提供数据。 2023年，NVIDIA投资了5000万美元，Recursion发布了开放的BioHive超级计算机和RxRx3等大型数据集。该方法将精心挑选的目标换成针对多种疾病的公正的、数据驱动的发现。
现实世界的实施
针对脑海绵状血管瘤等罕见遗传疾病模型的细胞筛选数以万计的化合物，将 REC-994 等候选药物推进试验。
使用细胞绘画表型通过发现意想不到的细胞相似性来重新利用现有药物以用于新的适应症。
发布包含数百万张细胞图像的 RxRx3 公共数据集，以便外部研究人员可以训练和基准测试生物学模型。
与罗氏和基因泰克合作，以工业规模绘制神经科学和胃肠道癌症生物学图谱。
递归制药人工智能的未来
2024 年与 Exscientia 合并后，Recursion 将其表型组图与基于结构的化学设计相结合，旨在压缩发现时间和成本。预计将有更大的基础模型在其专有的生物和化学图谱上进行训练，与罗氏、基因泰克、赛诺菲和拜耳有更多的合作项目，以及对人工智能候选者是否在人体临床试验中取得成功的日益严格的审查，这是该平台的真正考验。
付诸实践
为什么这很重要
- 供应商策略. 供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
- 成本与预算. 商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
- 风险与安全. 公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
留意
- 发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
- API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
- 单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
后续步骤
- 使用您自己的任务和数据集评估提供商。
- 在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
- 维护跨模型或供应商的后备计划。
- 监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
不断探索
常见问题
什么是递归制药人工智能？
Recursion Pharmaceuticals 运营着世界上最大的自动化生物实验室之一，生成 PB 级的细胞图像，让机器学习模型绘制药物如何改变细胞的图谱。这很重要，因为它将湿实验室生物学转变为人工智能可以在工业规模上搜索的数据问题。
Recursion 用于训练其 AI 模型的核心数据类型是什么？
Recursion 的“表型组学”方法以经过药物或基因变化处理的细胞图像为中心，转化为数字指纹。
细胞绘画技术有什么作用？
细胞绘画使用荧光染料突出显示通过成像通道捕获的细胞核和线粒体等结构。
为什么递归对其数据应用大量批量校正？
板、天或仪器的差异可能会淹没真实的生物信号，因此批量校正可以隔离真正的生物信号。
哪家公司在 2023 年向 Recursion 投资了 5000 万美元？
NVIDIA 在 2023 年投资了 5000 万美元，反映了 Recursion 基于图像的 AI 的 GPU 重度性质。
2024 年，Recursion 与哪家人工智能药物发现公司合并？
Recursion 与 Exscientia 合并，将表型组学与基于结构的化学设计相结合。