TagsVirutal Cells - Predict, Explain, Discover
Abstract
신약 개발은 근본적으로 환자에게 미치는 치료 효과를 추론하는 과정이므로, 환자의 반응을 안정적으로 시뮬레이션할 수 있는 계산 모델을 통해 막대한 이점을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 연구자들은 값비싼 임상 시험을 시작하기 전에 수많은 치료 가설을 안전하고 경제적으로 생성하고 검증할 수 있습니다. 광범위한 교란에 대한 세포의 기능적 반응을 예측하는 더욱 구체적인 모델조차도 임상에 성공적으로 적용될 안전하고 효과적인 치료법을 발견하는 데 매우 중요할 것입니다. 이러한 가상 세포를 만드는 것은 계산 연구 커뮤니티의 오랜 목표였지만, 세포 생물학의 엄청난 복잡성과 규모로 인해 안타깝게도 아직 달성되지 못하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, AI, 컴퓨팅 파워, 실험실 자동화, 그리고 고처리량 세포 프로파일링 분야의 최근 발전은 이러한 목표 달성을 위한 새로운 기회를 제공합니다. 이러한 관점에서, 저희는 Recursion에서의 경험을 바탕으로 가상 세포 개발 및 평가에 대한 비전을 제시합니다. 새로운 생물학을 발견하는 데 유용한 도구가 되기 위해서는 가상 세포가 교란에 대한 세포의 기능적 반응을 정확하게 예측하고, 예측된 반응이 주요 생체 분자 상호작용의 변화로 인한 결과임을 설명해야 한다고 주장합니다. 다음으로, 치료적으로 유의미한 가상 세포를 설계하기 위한 핵심 원칙을 소개하고, 이를 통해 새로운 통찰력을 창출하기 위한 실험실-인-더-루프(lab-in-the-loop) 접근법을 설명하며, 가상 세포 개발을 위한 생물학적 기반 벤치마크를 제시합니다. 마지막으로, 가상 세포에 대한 저희의 접근 방식이 가상 환자를 포함한 상위 조직에서 다른 모델을 구축하는 데 유용한 프레임워크를 제공한다고 주장합니다. 이러한 방향이 신약 개발 성과에 긍정적인 영향을 미치도록 최적화된 가상 모델을 개발하는 연구 커뮤니티에 유용하게 활용되기를 바랍니다.