Arc Institute の共同創設者とのポッド エピソード@pdhsu来週公開されます。 私たちはパトリックに、実際のセル内で起こっていることの多くをまだ測定できないのに、なぜ仮想セルをシミュレートすることが理にかなっているのか尋ねました。 彼の答えは、法則のスケーリングです。 私たちが見ることができるものの巨大なスケールは、私たちが見ることができないものを補います。 「分子生物学では、RNAがタンパク質やタンパク質の機能を反映していないことについて多くの議論がなされています...しかし、多くの点で、RNA表現は鏡です。タンパク質層で何が起こっているかを示す低解像度のミラーかもしれませんが、最終的には何が起こっているかが転写状態に反映されます。 したがって、個々の細胞の場合、これはあまり正確ではないかもしれませんが、ゲノミクスや機能ゲノミクスで生成している大規模なデータスケールを想像すると、膨大な量のRNAデータが収集され始め、タンパク質レベルで何が起こっているかのようなものを、ある種のミラーエコーとして読み取ることができます。」 「今日、何を拡張できるかに賭ける必要があります。」

AIは、私たちの生涯で病気を根絶する軌道に乗っていません。 科学者はより多くのデータを生成する必要がありますが、作業速度によって物理的に制限されます。 そのため、私たちは実験室で Medra: Physical AI を立ち上げ、実際の実験を行い、最適化しています。 糸👇