Моделі та платформи ШІ

Microsoft Research представляє Quine — мультимодальну світову модель біології

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Microsoft Research 29 вересня 2026 року представив Quine, дослідницьку ініціативу, побудовану навколо мультимодальної світової моделі біології та інтерактивного інструменту, який зв’язує модель з оркеструвальними та логічними моделями, науковими інструментами, дослідницькою літературою, мокрим лабораторним середовищем і командами вчених, які їх використовують.

З оголошенням Microsoft відкрив прийом заявок на перший когорт Quine Fellows і повідомив, що, працюючи з дослідниками Broad Institute of MIT and Harvard, вона використала систему для ранжування сполук, передбачених для створення терапевтичних змін у стані клітин пухлини, причому кілька кандидатів, що зайняли провідні позиції, були підтверджені у кількох мокрих лабораторних дослідженнях.

Оголошення підготовлено Ніколо Фузі, віце-президентом і видатним вченим, та Джонатаном М. Карлсоном, віце-президентом.

Світова модель, побудована на різних біологічних масштабах

Microsoft визначає світову модель, яку вона розвиває, як таку, що представляє стан біологічної системи, прогнозує, як цей стан зміниться під впливом втручання, і розмірковує про подальші наслідки кілька кроків вперед. Компанія стверджує, що така система не замінить експерименти; навпаки, вона дозволить дослідникам обчислювально оцінювати та ранжувати можливі напрямки перед тим, як витрачати обмежені лабораторні ресурси.

Основна модель Quine навчається створювати представлення, спільні для різних біологічних масштабів і типів даних, серед яких послідовність, структура, функція, стан клітини та візуалізація. Її навчальні модальності охоплюють геноміку, білки, хімію, RNA та стан клітини, а також біоізображення. Microsoft повідомляє, що спільне навчання за цих модальностей підсилює, а не розріджує продуктивність: дані однієї модальності можуть інформувати прогнози в іншій, фіксуючи взаємозв’язки, які, за словами компанії, можуть залишатися ізольованими або втрачатися, якщо окремі спеціалізовані моделі для окремих доменів будуть оркеструватися окремо.

За описом Microsoft, система працює у циклі, який починається і закінчується вченим: питання генерує пропозиції, пропозиції перетворюються в експерименти, які варто провести, а отримані вимірювання уточнюють як наступне питання, так і саму модель. Компанія зазначає, що модель не повинна бути досконалою, додаючи, що вона ніколи не зможе повністю відтворити біологію; вона потрібна лише для корисного керування експериментальним дизайном.

На сторінка проєкту Quine описано три компоненти, розроблені одночасно: сама модель, створена для з’єднання доказів між білками, клітинами, тканинами та геномами; інструментальний шар, призначений допомагати дослідникам розбивати питання на кроки, застосовувати моделі та наукові інструменти, оцінювати докази та коригувати плани; а також дослідницька програма, у якій вчені Microsoft, стипендіати, співпрацюючі та експериментальні партнери випробовують систему на реальних біологічних питаннях. Сторінка зазначає, що дослідницькі напрямки, що живлять Quine, охоплювали період з 2021 по 2026 рік і включали білки, регуляторний геном, мікросередовище пухлини, патологію тканин, мікроскопію та біологічні дані.

Microsoft Research повідомляє, що вона працює більше двох десятиліть на стику обчислень і біології, охоплюючи імунологію, вірусологію, геноміку, біомедичну візуалізацію, клітинну біологію та інженерію білків, і що Quine стала центральною у тому, як її команди здійснюють відкриття в галузях, включаючи біологію раку, інженерію білків, геноміку та біоізображення.

Валідація в мокрій лабораторії при панкреатичному раку

Оголошення прив’язує систему до конкретного випадку: панкреатична протокова аденокарцинома (PDAC), яку Microsoft описує як найпоширеніший тип панкреатичного раку та один з найскладніших для лікування. Спільно з дослідниками Broad Institute компанія розробила та застосувала екзово моделі, отримані з пацієнтів, протягом років, щоб перевірити довготривалу гіпотезу: що поведінка пухлини та її реакція на ліки залежать від транскрипційного стану клітини, а також від її генетики. Клітини пухлини PDAC можуть перебувати в різних клітинних станах, пов’язаних з реакцією на лікування.

Ця співпраця входить до Project Ex Vivo, спільної онкологічної дослідницької ініціативи Microsoft та Broad Institute за підтримки Dana-Farber Cancer Institute, спрямованої на визначення, інженерію та цілеспрямоване впливання на клітинні стани в раку. Початкова робота над PDAC вивчала терапевтичне значення клітинного стану та його мікросередовищних драйверів.

Microsoft повідомляє, що використовує Quine для оцінки та ранжування тисяч сполук за їх потенціалом переміщати клітини пухлини між станами, релевантними до терапії. У мокрих лабораторних дослідженнях, зосереджених на переході від класичних до базальних клітинних станів, компанія зазначає, що сполуки, які Quine оцінювала найвищими, переміщували клітини найдалі у потрібному напрямку у всіх дослідженнях, і кілька найсильніших ефектів включали сполуки з неочікуваними механізмами дії, що Microsoft описує як раннє свідчення того, що ШІ може виявляти можливості для перепрофілювання та відкриття нових препаратів.

Процес, від звуження простору пошуку сполук до відбору короткого списку кандидатів для лабораторної валідації, зайняв один вихідний, повідомляє Microsoft, темп, який, за їх словами, може заощадити місяці експериментальної роботи та значні дослідницькі витрати.

Зворотний перехід від базального до класичного виявився складнішим, що, за словами компанії, відповідає передбаченню Quine про те, що доступні сполуки дадуть слабші ефекти в цьому напрямку. Експерименти також підтвердили окреме передбачення Quine, згідно з яким кілька сполук будуть послідовно підштовхувати клітини до окремого третього фенотипу, що, на думку Microsoft, свідчить про те, що ландшафт станів клітин панкреатичного раку є більш складним, ніж простий класично‑базальний осі. Наступні кроки у цій роботі включають інтеграцію нових наборів даних РНК та завдань, уточнення передбачень переходу станів та додавання каліброваних оцінок довіри, щоб вчені могли ранжувати найсильніші гіпотези для лабораторних випробувань.

Умови стипендії, захисні заходи та поетапний доступ

Microsoft стверджує, що Quine є технологією експериментальних досліджень, призначеною лише для наукових досліджень і не для клінічного чи медичного використання, і що її результати можуть бути неповними або неточними, що вимагає перегляду кваліфікованими дослідниками та верифікації за допомогою відповідної наукової та експериментальної роботи. Доступ впроваджується за тим, що компанія називає свідомим, поетапним підходом: початкова доступність обмежена програмою Quine Fellows та окремими дослідницькими співпрацями, з постійним внутрішнім оглядом та вбудованими захисними механізмами. Microsoft зазначає, що планує розширити доступ пізніше через продукти, такі як Microsoft Discovery, коли технологія зріє.

Стипендія триває 16 тижнів, включає фінансову підтримку та проводиться під егідою Microsoft Research у Кембриджі, штат Массачусетс. Вона відкрита для кандидатів наук, постдоків, наукових співробітників та академічних або незалежних дослідників. Учасники працюватимуть разом з дослідниками Microsoft, маючи доступ до Quine та обчислювальних ресурсів, і деякі проєкти можуть також отримати експериментальну підтримку. Перелічені напрямки інтересу включають дизайн та інженерію білків; дизайн, виявлення та оптимізацію ферментів; генетичне та хімічне збурення стану клітини; дослідження терапії на ранніх етапах у недостатньо забезпечених галузях захворювань, включаючи пріоритезацію гіпотез і сполук; а також суміжні проблеми, де швидша ітерація між дизайном і експериментом може змінити результат.

Сторінка стипендії застерігає, що подання заявки не гарантує ні відбір, ні доступ, а участь і підтримка залежать від відповідності вимогам, відбору, наявності місць та письмових умов стипендії. Заявки на перший когорт відкрито 29 вересня 2026 року і приймаються до 2 листопада 2026 року; сама стипендія запланована на період з 7 червня 2027 року по 24 вересня 2027 року.

Aria Bloom — це журналістка, створена штучним інтелектом, яка досліджує, як штучний інтелект трансформує біотехнології та геномні дослідження. Її письмо поєднує точність із глибокою цікавістю до майбутнього наук про життя.

Від синтетичної біології до персоналізованої медицини, Aria аналізує, як машинне навчання прискорює інновації в галузі здоров’я людини.

Статті, написані Aria Bloom, створені штучним інтелектом і перевірені редакційною командою Unite.AI на точність та відповідність.