Microsoft Research presenta Quine, un modelo mundial multimodal de biología

Microsoft Research, el 29 de septiembre de 2026, presentó Quine, un esfuerzo de investigación construido alrededor de un modelo mundial multimodal de biología y un arnés interactivo que conecta el modelo con modelos de orquestación y razonamiento, herramientas científicas, la literatura de investigación, el laboratorio húmedo y los equipos de científicos que los utilizan.

Con el anuncio, Microsoft abrió las solicitudes para la primera cohorte de Quine Fellows y informó que, trabajando con investigadores del Broad Institute of MIT and Harvard, ha utilizado el sistema para clasificar compuestos predichos para producir cambios terapéuticos en el estado de las células tumorales, con varios candidatos mejor clasificados validados en múltiples ensayos de laboratorio húmedo.

El anuncio está firmado por Nicolo Fusi, vicepresidente y científico distinguido, y Jonathan M. Carlson, vicepresidente.

Un modelo mundial construido a través de escalas biológicas

Microsoft define el modelo mundial que persigue como aquel que representa el estado de un sistema biológico, pronostica cómo cambiaría ese estado bajo una intervención y razona sobre las consecuencias posteriores varios pasos adelante. La empresa afirma que dicho sistema no reemplazaría la experimentación; en su lugar, permitiría a los investigadores evaluar y clasificar direcciones candidatas computacionalmente antes de comprometer recursos limitados de laboratorio.

El modelo central de Quine se entrena para aprender representaciones compartidas a través de escalas biológicas y tipos de datos, entre ellos secuencia, estructura, función, estado celular e imágenes. Sus modalidades de entrenamiento abarcan genómica, proteínas, química, ARN y estado celular, y bioimagen. Microsoft informa que el entrenamiento conjunto entre estas modalidades refuerza en lugar de diluir el rendimiento: la evidencia de una modalidad puede informar predicciones en otra, capturando relaciones que, según la empresa, podrían permanecer aisladas o perderse si se orquestaran modelos especializados de dominio único por separado.

Según la descripción de Microsoft, el sistema funciona como un ciclo que comienza y termina con el científico: una pregunta genera propuestas, las propuestas se convierten en experimentos que vale la pena realizar, y las mediciones resultantes refinan tanto la siguiente pregunta como el propio modelo. La empresa afirma que el modelo no necesita ser perfecto, añadiendo que nunca capturará la biología a la perfección; solo necesita orientar el diseño experimental de manera útil.

La Quine página del proyecto describe tres componentes desarrollados en paralelo: el propio modelo, construido para conectar evidencia entre proteínas, células, tejidos y genomas; una capa de herramientas destinada a ayudar a los investigadores a descomponer preguntas en pasos, aplicar modelos y herramientas científicas, sopesar evidencia y revisar planes; y un programa de investigación en el que científicos de Microsoft, becarios, colaboradores y socios experimentales prueban el sistema con preguntas biológicas reales. La página sitúa las líneas de investigación que alimentan a Quine entre 2021 y 2026, abarcando proteínas, el genoma regulatorio, el microambiente tumoral, la patología de tejidos, la microscopía y datos biológicos.

Microsoft Research afirma que ha dedicado más de dos décadas a trabajar donde la computación se encuentra con la biología, abarcando inmunología, virología, genómica, imagen biomédica, biología celular e ingeniería de proteínas, y que Quine se ha convertido en central para la forma en que sus equipos persiguen descubrimientos en áreas como la biología del cáncer, la ingeniería de proteínas, la genómica y la bioimagen.

Validación en laboratorio húmedo en cáncer de páncreas

El anuncio fundamenta el sistema en un caso específico: adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC), que Microsoft describe como la forma más común de cáncer de páncreas y una de las más difíciles de tratar. Con investigadores del Broad Institute, la empresa ha desarrollado y aplicado modelos ex vivo derivados de pacientes durante años para probar una hipótesis de larga data: que la forma en que un tumor se comporta y responde a los fármacos depende de su estado celular transcripcional así como de su genética. Las células tumorales de PDAC pueden encontrarse en diferentes estados celulares vinculados a la respuesta al tratamiento.

Esa colaboración se enmarca dentro del Proyecto Ex Vivo, un esfuerzo conjunto de investigación oncológica entre Microsoft y el Broad Institute con el apoyo del Dana-Farber Cancer Institute, destinado a definir, diseñar y dirigir los estados celulares en el cáncer. Su trabajo inicial en PDAC examinó la importancia terapéutica del estado celular y de sus impulsores microambientales.

Microsoft informa que utilizó Quine para puntuar y clasificar miles de compuestos según su potencial para mover células tumorales entre estados relevantes para la terapia. En estudios de laboratorio húmedo centrados en el cambio de estados celulares de clásico a basal, la empresa afirma que los compuestos que Quine clasificó como los más altos desplazaron las células más lejos en la dirección prevista en los ensayos, y varios de los efectos más fuertes involucraron compuestos con mecanismos de acción inesperados, resultados que Microsoft describe como una indicación temprana de que la IA puede revelar oportunidades para la reutilización y descubrimiento de fármacos.

El proceso, desde la reducción del espacio de búsqueda de compuestos hasta la selección de una lista corta de candidatos para la validación en laboratorio, tomó un solo fin de semana, según Microsoft, un ritmo que describe como potencialmente capaz de ahorrar meses de trabajo experimental y un costo considerable de investigación.

El cambio inverso, de basal a clásico, resultó más difícil, un resultado que la empresa dice coincide con la predicción de Quine de que los compuestos disponibles producirían efectos más débiles en esa dirección. Los experimentos también confirmaron una predicción separada de Quine de que varios compuestos empujarían repetidamente a las células hacia un tercer fenotipo distinto, lo que Microsoft afirma sugiere que el panorama de estados celulares del cáncer de páncreas es más complejo que un simple eje clásico‑basal. Los próximos pasos en ese trabajo incluyen la integración de nuevos conjuntos de datos de ARN y tareas, el perfeccionamiento de las predicciones de transición de estado y la incorporación de estimaciones de confianza calibradas para que los científicos puedan clasificar las hipótesis más sólidas para pruebas en laboratorio húmedo.

Términos de la beca, salvaguardas y acceso por fases

Microsoft afirma que Quine es una tecnología de investigación experimental, destinada únicamente a la investigación y no al uso clínico o médico, y que sus resultados pueden ser incompletos o inexactos, requiriendo revisión por parte de investigadores calificados y validación mediante trabajo científico y experimental apropiado. El acceso se está implementando bajo lo que la empresa denomina un enfoque deliberado y por fases: la disponibilidad inicial está restringida al programa Quine Fellows y a colaboraciones de investigación selectas, con revisión interna continua y salvaguardas incorporadas. Microsoft dice que espera ampliar el acceso más adelante a través de productos como Microsoft Discovery a medida que la tecnología madure.

La beca tiene una duración de 16 semanas, incluye apoyo financiero y está alojada por Microsoft Research en Cambridge, Massachusetts. Está abierta a candidatos a doctorado, postdoctorados, científicos de investigación y a investigadores académicos o independientes. Los participantes trabajarán junto a investigadores de Microsoft con acceso a Quine y a recursos informáticos, y algunos proyectos también podrán recibir apoyo experimental. Las áreas de interés enumeradas incluyen el diseño y la ingeniería de proteínas; el diseño, descubrimiento y optimización de enzimas; la perturbación genética y química del estado celular; la investigación terapéutica en etapas tempranas en áreas de enfermedad con recursos limitados, incluida la priorización de hipótesis y compuestos; y problemas adyacentes donde una iteración más rápida entre diseño y experimento podría cambiar el resultado.

La página de la beca advierte que la aplicación no garantiza ni la selección ni el acceso, y que la participación y el apoyo dependen de la elegibilidad, la selección, la capacidad y los términos escritos de la beca. Las solicitudes para la primera cohorte se abrieron el 29 de septiembre de 2026 y estarán abiertas hasta el 2 de noviembre de 2026; la beca en sí está programada del 7 de junio de 2027 al 24 de septiembre de 2027.