Microsoft Researchが生物学的複雑性を解明するために設計されたAI研究システム「Quine」を発表

このシステムは、配列、構造、機能、細胞の状態、画像データなど、多様な生物学的スケールとモダリティにわたって共有表現を学習するマルチモーダル世界モデルを統合しています。この設計により、モデルは一つのモダリティからの証拠を使用して別のモダリティの予測に役立てることができ、特化型のシングルドメインモデルが見逃す可能性のある複雑な生物学的関係を捉えることができます。Quineは、このモデルを科学的ツール、文献、研究者のネットワークと接続し、反復的な科学プロセスをサポートします。

膵管腺癌（PDAC）を用いた実用的なアプリケーションにおいて、研究者はQuineを使用して、腫瘍細胞を治療に関連する状態の間で変化させる能力を持つ化合物を予測し、優先順位付けしました。このプロセスにより、膨大な探索空間が、ウェットラボでの検証に向けた一握りの有望な候補へと、わずか1週末の間に絞り込まれました。実験は、細胞状態の遷移に関するモデルの仮説を裏付けただけでなく、膵臓癌の細胞状態における第3の表現型の特定など、新たな知見も生み出しました。