عادة ما يتطلب التنبؤ بحالة الخلية في ظروف لم تر من قبل مثل المرض أو استجابة لدواء إعادة تدريب لكل سياق بيولوجي جديد. اليوم، تصدر آرك نموذج Stack، وهو نموذج أساسي يتعلم محاكاة حالة الخلية تحت ظروف جديدة مباشرة في وقت الاستدلال، دون الحاجة إلى ضبط دقيق.

Stack يلتقط شيئا يغفل عنه معظم النماذج: السياق الخلوي. الخلية التائية في الأنسجة الملتهبة تتصرف بشكل مختلف، ليس فقط بسبب جيناتها الخاصة، بل بسبب بيئتها. يقوم بتكديس الخلايا معا ويتعلم من تلك العلاقات.

تماما كما توجه المحفزات النصية نماذج اللغة، تعمل الخلايا كمحفزات في Stack. يمكنه مراقبة الخلايا المناعية المعالجة بالأدوية والتنبؤ بكيفية استجابة الخلايا الطهارية لنفس الدواء، وهي مهمة لم يتم تدريبها عليها صراحة. إنه أول نموذج أساس خلوي واحد قادر على التعلم داخل السياق، أو التعميم على مهام جديدة أثناء الاستدلال.

طبق الفريق Stack لبناء Perturb Sapiens: أطلس يضم ~20,000 استجابة خلوية متوقعة عبر 28 نسجا و201 اضطراب + مجموعة فرعية تم التحقق منها باستخدام مجموعات بيانات محفوظة، مؤكدا أن التنبؤات تلتقط البيولوجيا الحقيقية.