Parse Biosciences的GigaLab與Vevo Therapeutics攜手合作，成功生成了迄今為止最大的單細胞數(shù)據(jù)集Tahoe-100M。該數(shù)據(jù)集包含1億個細胞，涵蓋了60,000種條件、1,200種藥物處理以及50種腫瘤模型。Vevo計劃利用這一數(shù)據(jù)集推動其基于人工智能（AI）的藥物研發(fā)進程。

此次合作整合了Parse的單細胞RNA測序技術(shù)以及Ultima Genomics的高通量測序功能，整個項目在約一個月內(nèi)完成。

Vevo聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學官Johnny Yu博士表示：“這個數(shù)據(jù)集對于Vevo團隊和Mosaic平臺而言是一個重要的里程碑?！盡osaic平臺能夠大規(guī)模生成高分辨率的體內(nèi)數(shù)據(jù)，精準測量藥物對數(shù)百位患者細胞的影響，并捕獲基因表達變化的數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點。

據(jù)Vevo首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Nima Alidoust介紹，Tahoe-100M數(shù)據(jù)集完全由對病變細胞的擾動實驗生成，其規(guī)模是目前所有公開的藥物擾動單細胞數(shù)據(jù)的50倍。Vevo希望通過AI工具解析這些信息，從而發(fā)現(xiàn)藥物與疾病路徑之間的關(guān)鍵聯(lián)系，為新療法的開發(fā)提供可能性。然而，藥物開發(fā)面臨的主要挑戰(zhàn)之一是獲取足夠多的數(shù)據(jù)來訓練AI模型，而Tahoe-100M數(shù)據(jù)集則為此提供了強有力的支持。

Vevo聯(lián)合創(chuàng)始人、加州大學舊金山分校副教授及Arc研究所核心研究員Hani Goodarzi博士指出：“Tahoe-100M徹底改變了游戲規(guī)則，使我們能夠訓練更大規(guī)模的AI模型，從而更好地理解細胞的語言?！?/p>

Vevo計劃將單細胞數(shù)據(jù)與AI模型相結(jié)合，探索主要癌癥亞型的新靶點和通路，并篩選針對這些通路的藥物化合物。Yu博士補充道：“過去兩年中，我們不斷優(yōu)化平臺，而借助Parse GigaLab的支持，我們現(xiàn)已能夠以極高的速度和規(guī)模生成驅(qū)動AI藥物發(fā)現(xiàn)所需的數(shù)據(jù)?！?/p>

Vevo還計劃在明年第一季度圍繞該數(shù)據(jù)集宣布更多合作項目。

與此同時，此次合作也展示了Parse的Evercode技術(shù)在GigaLab中的優(yōu)勢，尤其是在速度、質(zhì)量和大規(guī)模擴展能力方面的表現(xiàn)。Parse聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alex Rosenberg表示，GigaLab是Parse今年推出的一項創(chuàng)新計劃，專注于支持單細胞數(shù)量超過1,000萬的研究項目，適用于多個領域。在GigaLab啟動時，Parse曾聲稱其年處理能力達25億個單細胞，并計劃在未來進一步擴展。

除了與Vevo的合作外，Parse還在探索其他可能利用GigaLab單細胞測序能力的大型項目，包括與生物制藥公司及大型科研聯(lián)盟的合作。

參考資料：https://www.genengnews.com/topics/artificial-intelligence/ai-drug-discovery-dataset-tops-100m-cells-in-vevo-parse-partnership/

編輯：周敏

排版：李麗