15億年の進化を学習したAI「TranscriptFormer」が拓く“仮想細胞”研究の未来

もし、実験室で細胞を培養する代わりに、コンピュータ上で「仮想の細胞」を動かし、病気の謎を解き明かせるとしたら？まるでSFのような世界が、いま現実のものになろうとしています。その壮大なプロジェクトに向けた重要な一歩として、15億年にわたる生物の進化の歴史を学習した驚異的なAIモデルが誕生しました。私たちは、細胞の挙動を予測し理解するための仮想細胞モデルの構築を目指しています。15億年の進化にまたがる12種の生物の細胞が、その学習に用いられました。 生物医学研究における根本的な課題は、人体内の個々の細胞が持つユニークな役割、機能、そして挙動についての理解が限られていることです。チャン・ザッカーバーグ・イニシアチブ（CZI）は、ヒト生物学の内部構造を解明し、人間の病気の負担を大幅に軽減するためのブレークスルーを加速させる、4つの壮大な科学的挑戦に根差した主要な生物学的問題の解決に取り組んでいます。これらの挑戦の一つが、今後数年間でAIベースの仮想細胞モデルを構築し、細胞の挙動を予測・理解することです。これは、様々なスケール、時間枠、科学的モダリティにわたって生物学をシミュレートするものです（Bunne et al, Cell 2024参照）。 仮想細胞構築への道のりにおいて、CZIはCZ CELLxGENEに集約されたような細胞アトラスに投資し、そのデータ生成ロードマップとして「10億細胞プロジェクト」を優先させ、大規模な単一細胞測定を細胞情報の主要な源として位置づけてきました。これらのリソースを活用する重要なステップとして、私たちはシングルセルモデル「TranscriptFormer」をリリースできることを誇りに思います。これは、そのような細胞アトラスをインタラクティブなモデルに変えるための次なる一歩です。TranscriptFormerは、進化と発生を通じて多様な種の

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