W ciągu ostatniego tygodnia @arcinstitute opublikowało trzy nowe odkrycia, z których jestem bardzo dumny. • Pierwsze na świecie funkcjonalne genomu wygenerowane przez AI. Używając Evo 2 (największego modelu ML w biologii, który Arc wydał we współpracy z @nvidia w lutym), naukowcy z Arc skorzystali z faktu, że Evo 2 jest modelem generatywnym, aby wyprodukować zupełnie nowe sekwencje dla kompletnych genomów fagów. To znaczy, użyli AI do wytworzenia całkowicie nowych genomów, które nigdy wcześniej nie były widziane przez naturę. Eksperymentalnie zsyntetyzowali te genomy i pokazali, że te wygenerowane przez AI fagi rzeczywiście działają, zabijając bakterie E. coli z wysoką skutecznością. • Germinal, system AI do tworzenia nowych przeciwciał. Projektowanie przeciwciał jest jednym z wielkich problemów medycznej biologii, biorąc pod uwagę ich oczywistą wagę i użyteczność w tworzeniu terapii. (Przeciwciała to małe cząsteczki, które pomagają układowi odpornościowemu identyfikować patogeny i inne szkodliwe intruzy. Zobacz także niedawny artykuł Works in Progress na ten temat: [1].) Dziś projektowanie skutecznych przeciwciał jest bardzo kosztowne i czasochłonne. Germinal to tani i szybki sposób na produkcję kandydatów na leki, z wskaźnikami sukcesu sięgającymi 22%. Oznacza to, że można przejść od konieczności przeszukiwania tysięcy kandydatów w laboratorium do przeszukiwania może kilku tuzinów. To wczesny etap, ale podejrzewam, że lepsze metody projektowania przeciwciał będą miały ogromne znaczenie dla leczenia chorób w nadchodzących latach. • Dziś opublikowaliśmy artykuł pokazujący, że „edytowanie mostów”, które naukowcy z Arc wprowadzili po raz pierwszy w zeszłym roku, może dokonywać precyzyjnych edycji w ludzkich komórkach, które mają do 1 miliona par zasad długości, i to bez polegania na wewnętrznie nieprzewidywalnym mechanizmie naprawy komórkowej (na którym opiera się CRISPR, co często prowadzi do błędów w edytowaniu). Pokazali, że możliwe jest użycie tej edycji do usunięcia powtórzeń DNA, które powodują ataksję Friedreicha (chorobę neurologiczną), co powinno być również istotne w przypadku choroby Huntingtona i innych podobnych zaburzeń. Jedną z szczególnie interesujących rzeczy jest to, że możliwe jest określenie każdego nukleotydu w rozszerzonym oknie edycyjnym, co oznacza, że rekurencyjne edycje mostów mogą potencjalnie być potężnym sposobem na przeprogramowanie nawet cech biologicznych spowodowanych wieloma mutacjami genetycznymi. (Terapie genetyczne dzisiaj celują w pojedyncze mutacje.) Arc jest stosunkowo nowy. Jego drzwi otworzyły się w połowie 2022 roku, a teraz ma 300 pracowników. Cieszę się z tych odkryć, ponieważ pokazują, że wiele naszych nadziei związanych z rozpoczęciem działalności Arc zaczyna się spełniać: • AI/ML i obliczenia są w centrum wszystkich trzech. To oczywiście prawda w przypadku pierwszych dwóch, ale mobilny element genetyczny stojący za edytowaniem mostów również został odkryty w wyniku złożonego poszukiwania obliczeniowego. Jednym z naszych założeń przy zakładaniu Arc była wiara, że skrzyżowanie oprogramowania/AI i eksperymentalnej biologii w laboratoriach mokrych powinno umożliwić wielkie rzeczy. (I oprócz wymagania dużej pracy obliczeniowej, wszystkie trzy z nich wymagały również silnej pracy w laboratoriach mokrych, ściśle skoordynowanej pod jednym dachem.) • Bawiliśmy się pomysłem, że garstka technologii umożliwia nowy rodzaj „pętli Turinga” w biologii: postępy w sekwencjonowaniu (w tym sekwencjonowanie pojedynczych komórek) dają nam nowe sposoby na czytanie; transformatory i AI dają nam nowe sposoby na myślenie; a genomika funkcjonalna (taka jak edytowanie mostów) daje nam nowe sposoby na pisanie. Ta trójka odkryć obejmuje każdą część tej pętli, a mamy nadzieję, że będą kumulacyjne korzyści w poprawie każdej części. • Arc jest organizacją non-profit, co mieliśmy nadzieję, że ułatwi współpracę z innymi, ponieważ możemy uniknąć obaw o zwrot finansowy. To rzeczywiście okazuje się ważne, a wszystkie trzy z tych projektów obejmowały bliską współpracę z innymi. Germinal został zrealizowany we współpracy z @SynBioGaoLab na Stanfordzie; Evo 2 został wytrenowany we współpracy z Nvidia. Edytowanie mostów zostało wspólnie opublikowane z strukturą z laboratorium @HNisimasu na Uniwersytecie Tokijskim. Arc stara się uczynić swoje odkrycia użytecznymi (zobacz Evo 2 Designer[2]) dla innych, a kod stojący za projektami obliczeniowymi jest open source, co mam nadzieję ułatwi innym dostrzeganie nowych możliwości współpracy i partnerstwa w przyszłości. Przede wszystkim Arc sam w sobie jest ciągłą współpracą z @UCSF, @UCBerkeley i @Stanford. • Z Arc chcieliśmy umożliwić lepszą pracę oddolną i odgórną. Dzięki w pełni elastycznemu, bezwarunkowemu finansowaniu, które zapewniamy badaczom, chcemy umożliwić całkowicie nieoczekiwane odkrycia i drogi badawcze. Dzięki naszym inicjatywom instytucjonalnym (dotyczącym tworzenia wirtualnej komórki i leczenia choroby Alzheimera) chcemy wprowadzić skalę i poziom koordynacji, które są zazwyczaj trudne w naukach podstawowych. Germinal to „niespodziewane” odkrycie, które nie wymagało koordynacji odgórnej, podczas gdy Evo 2 jest wynikiem ambitnego planowania na wysokim poziomie i finansowania. • Ludzkość nigdy nie wyleczyła złożonej choroby (kategorii, która obejmuje większość chorób neurodegeneracyjnych, większość nowotworów i większość chorób autoimmunologicznych), a moją nadzieją jest, że Arc może pomóc to zmienić. Jest również jasne, że AI zrewolucjonizuje biologię, a mam nadzieję, że Arc może skutecznie zebrać składniki potrzebne do w pełni wykorzystać jego obietnice. Jestem stronniczy, ale uważam, że niektóre z najciekawszych badań biologicznych na świecie są obecnie prowadzone w Arc. (Zawsze zatrudniają, jeśli jesteś zainteresowany.) Chociaż jestem współzałożycielem Arc, spędzam prawie cały swój czas w Stripe, gdzie budujemy infrastrukturę ekonomiczną dla internetu. Cała zasługa za postępy Arc powinna przypaść niezwykłym naukowcom i pracownikom, którzy uczynili Arc swoim domem lub którzy zdecydowali się z nami współpracować. (Możesz przeczytać więcej o tych konkretnych odkryciach w tych wątkach: [3], [4], [5].) Jestem również bardzo wdzięczny niesamowitym pracownikom Stripe, którzy zbudowali firmę, która umożliwia kontynuowanie pracy Arc, oraz milionom klientów, którzy zdecydowali się współpracować z Stripe. John i ja czujemy się szczęśliwi, że możemy wspierać pracę Arc w takim zakresie, w jakim to robimy. Może to zbyt wiele interpretacji, ale czasami czuję, że istnieje wspólnota między @arcinstitute a @stripe. Zarówno biologia, jak i infrastruktura ekonomiczna polegają na rozumieniu złożonych systemów z wieloma poziomymi efektami emergentnymi, a w obu przypadkach budowanie odpowiednich narzędzi może przynieść niemal nieograniczone korzyści. Mimo że postęp w obu przypadkach zazwyczaj zajmuje dużo czasu, wydaje się również, że następne pięć lat w obu przypadkach będzie jednymi z najciekawszych w pamięci żywej. (Jeśli infrastruktura ekonomiczna to twoja pasja, mamy całą gamę fantastycznych ogłoszeń, które nadchodzą na Stripe Tour w Nowym Jorku w przyszłym tygodniu. Bądź na bieżąco!)