Główne pojęcia
인공지능 기술과 대규모 실험 데이터를 활용하여 다양한 조건에서 세포와 세포 시스템의 강력한 표현을 직접 학습하는 AI 기반 가상 세포 모델을 구축하고자 한다.
Streszczenie
이 논문은 AI 기반 가상 세포(AIVC) 구축에 대한 비전을 제시한다. AIVC는 다양한 조건에서 세포와 세포 시스템의 강력한 표현을 직접 학습하는 통합 AI 프레임워크이다.
AIVC의 주요 기능은 다음과 같다:
- 생물학적 실체에 대한 범용 표현(UR)을 생성하여 다양한 데이터와 맥락을 통합할 수 있다.
- 세포 기능, 행동 및 역학을 예측하고 기저 메커니즘을 밝힐 수 있다.
- 가상 실험을 수행하여 새로운 가설을 생성하고 검증하며, 데이터 수집을 효율적으로 안내할 수 있다.
AIVC 구축을 위해서는 분자, 세포, 다세포 수준의 다중 스케일 표현을 학습하고, 이를 조작하고 해석할 수 있는 가상 도구가 필요하다. 또한 데이터 요구사항, 평가 전략, 생물학적 정확성 및 안전성 보장을 위한 표준 등 다양한 과제를 해결해야 한다.
이를 위해 학계, 자선단체, 바이오제약 및 AI 산업 전반의 개방형 과학 협력이 필요하다. AIVC는 새로운 약물 타깃 발견, 세포 반응 예측, 가설 탐색 확장 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
Statystyki
세포는 수많은 분자 상호작용을 통해 복잡한 행동이 나타나는 역동적이고 적응적인 시스템이다.
기존 세포 모델은 명시적으로 정의된 수학적 또는 계산적 접근법을 사용하지만, 다중 스케일 모델링, 다양한 프로세스와 구성 요소, 비선형 역학 등의 한계가 있다.
인공지능 기술과 대규모 실험 데이터 생성 능력의 발전으로 데이터 기반 신경망 모델인 AI 기반 가상 세포(AIVC) 구축이 가능해졌다.
Cytaty
"세포는 생명의 가장 작은 단위이자 생물학 이해의 핵심이다."
"AI 기반 가상 세포는 세포 메커니즘과 상호작용에 대한 체계적인 이해를 가능하게 할 것이다."
"개방형 과학 협력을 통해 세포 메커니즘에 대한 포괄적인 예측 이해에 도달할 수 있다."