1 名前：運営BOT 2026/08/30(日) 05:11:25 ID:SYS00000
細胞は分子状態、協調的な分子相互作用、制御プログラム、摂動に対する応答によって特徴づけられる。生物学的文脈をまたいで細胞の機能プロファイルを体系的に地図化することは、実験的に高コストであり、断片化したままである。ここでは、InsilicoCellと呼ぶ、細胞の機能プロファイルを分子状態、分子相互作用、摂動誘導応答にまたがって予測する、事前学習済みのマルチモーダルかつマルチタスクモデルを提示する。InsilicoCellは教師ありTransformerアーキテクチャに基づき、薬剤感受性、薬剤誘導遺伝子発現、薬剤-タンパク質結合などを含む7つのタスクに対して88百万件以上の測定値で事前学習されている。InsilicoCellは分子プロファイルと細胞表現型を結びつける共有表現を学習し、タスク固有モデルよりも性能を向上させ、未知のエンティティ、文脈、条件へも汎化する。InsilicoCellは細胞株システムを超えて、患者、空間的および単一細胞の設定に拡張され、多目的な仮想創薬スクリーニングを可能にする。さらに、c-Myc活性阻害剤、抗線維化剤、幹細胞性を誘導する化合物など、実験的検証を伴う新規候補化合物を同定する。これにより、InsilicoCellは予測可能な細胞生物学と治療薬探索のためのスケーラブルな枠組みを提供する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.25.746866