INTELIGENCIA ARTIFICIAL PODRIA "HABLAR" CON CELULAS HUMANAS

C2S-Scale analiza en profundidad cómo representar mejor las células y la información biológica como texto

Abriendo aplicaciones interesantes para el análisis de células individuales impulsado por el lenguaje con modelos de lenguaje de gran tamaño.

Google Research quiere en sus laboratorios de inteligencia artificial "hablar" con las celulas del cuerpo humano

Tomado de Google investigacion

Cada ser humano está compuesto por billones de células, cada una con su propia función, ya sea transportar oxígeno, combatir infecciones o construir órganos. Incluso dentro del mismo tejido, no hay dos células exactamente iguales. La secuenciación de ARN unicelular (scRNA-seq) nos permite medir la expresión génica de células individuales, revelando la función de cada célula en un momento dado.

Pero hay un inconveniente: los datos unicelulares son masivos, de alta dimensión y difíciles de interpretar. Cada célula puede representarse mediante miles de números (sus mediciones de expresión génica), cuyo análisis tradicionalmente requiere herramientas y modelos especializados. Esto hace que el análisis unicelular sea lento, difícil de escalar y limitado a usuarios expertos.

¿Y si pudiéramos convertir esos miles de números en un lenguaje comprensible para humanos y modelos lingüísticos? Es decir, ¿y si pudiéramos preguntarle a una célula cómo se siente, qué hace o cómo podría responder a un fármaco o enfermedad, y obtener una respuesta en un lenguaje sencillo? Desde células individuales hasta tejidos completos, comprender los sistemas biológicos a este nivel podría transformar la forma en que estudiamos, diagnosticamos y tratamos las enfermedades.