細胞の言語を読む(Reading the language of cells)

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2025-05-20 イェール大学

イェール大学とGoogle DeepMindの研究チームは、生物学的データを自然言語で解釈できるAIシステム「Cell2Sentence(C2S)」を開発しました。C2SはゲノムやRNAシーケンスなどのマルチオミクスデータをテキスト形式に変換し、大規模言語モデルで処理可能にします。これにより研究者は、例えば「どの細胞タイプがあるか」といった質問を自然言語で行い、明確な答えを得られます。C2Sは、創薬や疾患メカニズムの解明、将来的には個別医療における「デジタルツイン」の基盤としても期待されています。

<関連情報>

C2S-Scaleプレプリントがリリース
C2S-Scale Preprint released!

C2S‑Scale is our newest collaboration with Google Research and Google DeepMind. By pre‑training language models of up to 27 billion parameters on one billion+ tokens of “cell sentences,” biomedical text, and rich metadata, then fine‑tuning them with modern reinforcement‑learning techniques, we achieve state‑of‑the‑art predictive and generative performance on complex multicellular tasks. C2S‑Scale moves beyond cell‑level snapshots toward “virtual cells”—in‑silico avatars that enable researchers to run thousands of hypothetical experiments, accelerate therapeutic target discovery, and simulate patient‑specific responses long before a wet‑lab assay.

Author List

Syed Asad Rizvi*,†,1, Daniel Levine*,1, Aakash Patel*,1, Shiyang Zhang*,1, Eric Wang*,2, Sizhuang He, David Zhang, Cerise Tang, Zhuoyang Lyu, Rayyan Darji, Chang Li, Emily Sun, David Jeong, Lawrence Zhao, Jennifer Kwan, David Braun, Brian Hafler, Jeffrey Ishizuka, Rahul M. Dhodapkar, Hattie Chung, Shekoofeh Azizi2, Bryan Perozzi3, David van Dijk1,‡

*Equal contribution

Work partially done during internship at Google Research

Corresponding author

1Yale University, 2Google DeepMind, 3Google Research

生物工学一般
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