단일 세포 분석을 위한 언어 모델 확장: 생물학적 비밀 해제
인간의 몸은 자연의 경이로움으로, 각각 특정 역할을 수행하도록 세심하게 설계된 수조 개의 세포로 구성되어 있습니다. 과학자들은 이러한 세포를 이해하기 위해 단일 세포 RNA 시퀀싱(scRNA-seq)을 사용합니다. 이 강력한 도구를 통해 연구자들은 개별 세포의 유전자 발현을 측정하여 각 세포가 특정 시점에 무엇을 하고 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
그러나 단일 세포 분석에서 생성되는 데이터는 방대하고 복잡하며 해석하기가 매우 어렵습니다. 이러한 복잡성으로 인해 프로세스 속도가 느려지고 확장성이 제한되며 종종 전문가 사용자에게만 사용이 제한됩니다. 그러나 이 복잡한 숫자 데이터를 인간과 기계 모두가 이해할 수 있는 언어로 변환할 수 있다면 어떨까요? 개별 세포에서 전체 조직에 이르기까지 세분화된 수준에서 생물학적 시스템을 이해하는 것을 상상해 보세요. 이러한 수준의 이해는 우리가 질병을 연구하고 진단하고 치료하는 방식을 혁신할 수 있습니다.
**Cell2Sentence-Scale(C2S-Scale)**은 단일 세포 수준에서 생물학적 데이터를 ‘읽고 쓰는’ 데 사용하도록 설계된 선구적인 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM) 제품군입니다. C2S-Scale은 각 세포의 유전자 발현 프로필을 ‘세포 문장’이라고 하는 텍스트 시퀀스로 변환합니다. 이 문장은 해당 세포에서 가장 활성적인 유전자 목록으로 구성되며, 유전자 발현 수준에 따라 정렬됩니다. 이 혁신은 scRNA-seq 데이터에 자연어 모델을 적용하여 단일 세포 데이터에 더 쉽게 접근하고 해석할 수 있으며 유연하게 사용할 수 있도록 합니다. 생물학의 많은 부분이 이미 텍스트로 표현되어 있다는 점을 감안할 때 LLM은 이 정보를 처리하고 이해하는 데 적합합니다.
언어 모델을 통한 생물학 혁신
C2S-Scale은 Google의 Gemma 오픈 모델 제품군을 기반으로 구축되었으며 세포 문장, 메타데이터 및 기타 관련 생물학적 컨텍스트를 통합하는 데이터 엔지니어링 및 신중하게 설계된 프롬프트를 통해 생물학적 추론에 맞게 조정되었습니다. 기본 LLM 아키텍처는 변경되지 않아 C2S-Scale이 범용 언어 모델을 중심으로 구축된 인프라, 확장성 및 풍부한 생태계의 이점을 완전히 누릴 수 있습니다. 그 결과 실제 전사체 데이터 세트, 생물학적 메타데이터 및 과학 문헌에서 가져온 10억 개 이상의 토큰으로 학습된 LLM 제품군이 탄생했습니다.
C2S-Scale 제품군에는 연구 커뮤니티의 다양한 요구 사항을 충족하도록 설계된 4억 1천만 개에서 270억 개의 매개변수가 있는 모델이 포함되어 있습니다. 모든 모델은 오픈 소스이며 미세 조정 또는 다운스트림 사용이 가능하여 협업과 혁신을 촉진합니다.
연구원이 ‘이 T 세포는 항 PD-1 치료에 어떻게 반응할까요?’라고 질문하는 것을 상상할 수 있습니다. C2S-Scale 모델은 사전 학습 중에 본 세포 데이터와 생물학적 지식을 모두 활용하여 이 질문에 자연어로 답변할 수 있습니다. 이를 통해 연구원들은 이전에는 불가능했던 방식으로 자연어를 통해 데이터와 상호 작용할 수 있는 대화형 분석이 가능합니다.
C2S-Scale은 단일 세포의 세포 유형을 설명하는 것부터 전체 조직 또는 실험의 요약을 생성하는 것까지 다양한 수준의 복잡성으로 scRNA-seq 데이터의 생물학적 요약을 자동으로 생성할 수 있습니다. 이 기능은 연구원이 복잡한 코딩 없이도 더 빠르고 자신 있게 새로운 데이터 세트를 해석하는 데 도움이 됩니다.
생물학적 언어 모델의 스케일링 법칙
C2S-Scale 개발의 주요 발견 중 하나는 생물학적 언어 모델이 명확한 스케일링 법칙을 따른다는 것입니다. 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 예측 가능하게 향상되며, 더 큰 C2S-Scale 모델이 광범위한 생물학적 작업에서 더 작은 모델보다 일관되게 우수한 성능을 보입니다. 이러한 추세는 범용 LLM에서 관찰되는 것과 유사하며 강력한 통찰력을 강조합니다. 더 많은 데이터와 컴퓨팅을 통해 생물학적 LLM은 계속 개선되어 생물학적 발견을 위한 점점 더 정교하고 일반화 가능한 도구를 사용할 수 있게 될 것입니다.
세포 행동 시뮬레이션
C2S-Scale의 가장 유망한 응용 분야 중 하나는 세포가 약물, 유전자 녹아웃 또는 사이토카인 노출과 같은 섭동에 어떻게 반응하는지 예측하는 기능입니다. 기준 세포 문장과 치료 설명을 입력하면 모델은 유전자 발현의 예상 변화를 나타내는 새 문장을 생성할 수 있습니다.
세포 행동을 시뮬레이션하는 이러한 기능은 약물 발견 및 맞춤형 의학을 가속화하는 데 중요한 의미를 갖습니다. 연구원들은 실험실에서 수행하기 전에 실험의 우선순위를 정할 수 있어 잠재적으로 시간과 자원을 절약할 수 있습니다. C2S-Scale은 차세대 모델 시스템으로 제안된 현실적인 가상 세포를 만드는 데 있어 중요한 단계입니다.
Gemini와 같은 대규모 언어 모델이 지침을 따르고 유용하고 인간에게 맞는 방식으로 응답하도록 강화 학습을 통해 미세 조정되는 것처럼 C2S-Scale 모델을 생물학적 추론에 최적화하는 데 유사한 기술이 사용됩니다. 의미론적 텍스트 평가를 위해 설계된 보상 함수를 사용하여 C2S-Scale은 데이터 세트의 실제 답변과 더 일치하는 생물학적으로 정확하고 유익한 답변을 출력하도록 학습됩니다. 이를 통해 모델은 특히 치료적 개입 모델링과 같은 복잡한 작업에서 과학적 발견에 유용한 응답을 제공합니다.
C2S-Scale의 아키텍처 및 학습 심층 분석
C2S-Scale의 아키텍처는 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킨 딥 러닝의 획기적인 발전인 트랜스포머 모델을 활용합니다. 트랜스포머 모델은 순차적 데이터 내의 컨텍스트와 관계를 이해하는 데 탁월하여 C2S-Scale에서 생성된 ‘세포 문장’을 처리하는 데 이상적입니다.
C2S-Scale의 학습 과정은 다단계 노력입니다. 먼저 모델은 scRNA-seq 데이터 세트, 생물학적 메타데이터 및 과학 문헌을 포함한 대규모 생물학적 데이터 코퍼스로 사전 학습됩니다. 이 사전 학습 단계를 통해 모델은 생물학적 데이터 내의 기본 패턴과 관계를 학습할 수 있습니다. 이후 모델은 섭동에 대한 세포 반응 예측 또는 생물학적 요약 생성과 같은 특정 작업에 대해 미세 조정됩니다.
생물 과학 전반에 걸친 응용
C2S-Scale의 잠재적 응용 분야는 생물 과학 내 광범위한 분야에 걸쳐 있습니다. 약물 발견에서 C2S-Scale은 잠재적인 약물 표적을 식별하고 새로운 약물 후보의 효능을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 맞춤형 의학에서 C2S-Scale은 고유한 세포 프로필을 기반으로 개별 환자에게 치료 전략을 맞춤화하는 데 사용할 수 있습니다. 기초 연구에서 C2S-Scale은 세포 행동을 지배하는 복잡한 메커니즘에 대한 새로운 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있습니다.
다음은 몇 가지 구체적인 예입니다.
- 약물 표적 식별: 세포 문장을 분석하여 C2S-Scale은 질병 상태에서 조절 장애가 있는 유전자를 식별하여 치료적 개입의 잠재적 표적으로 제시할 수 있습니다.
- 약물 효능 예측: C2S-Scale은 세포에 대한 약물의 효과를 시뮬레이션하여 약물이 원하는 효과를 나타낼지 예측할 수 있습니다.
- 맞춤형 치료 전략: 환자의 세포 프로필을 분석하여 C2S-Scale은 해당 환자에게 가장 효과적일 가능성이 높은 치료 전략을 식별할 수 있습니다.
- 세포 메커니즘 이해: C2S-Scale은 특정 세포 과정에 관여하는 유전자와 경로를 식별하는 데 사용할 수 있어 세포 작동 방식에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다.
과제 및 향후 방향
C2S-Scale은 단일 세포 분석 분야에서 중요한 진전을 나타내지만 해결해야 할 과제가 여전히 있습니다. 한 가지 과제는 더 많고 더 나은 품질의 학습 데이터가 필요하다는 것입니다. 생물학적 데이터 세트의 크기와 다양성이 계속 증가함에 따라 C2S-Scale의 성능도 향상될 것입니다.
또 다른 과제는 C2S-Scale의 결과를 해석하기 위한 더 정교한 방법이 필요하다는 것입니다. C2S-Scale은 세포 행동에 대한 예측을 생성할 수 있지만 모델이 이러한 예측을 한 이유를 이해하기가 어려운 경우가 많습니다. C2S-Scale 예측 이면에 숨겨진 추론을 설명하는 방법을 개발하는 것은 기술에 대한 신뢰를 구축하는 데 중요합니다.
앞으로 미래 연구를 위한 많은 흥미로운 방법이 있습니다. 한 가지 방법은 C2S-Scale을 단백질체 데이터 및 이미징 데이터와 같은 다른 유형의 생물학적 데이터와 통합하는 것입니다. 이를 통해 C2S-Scale은 세포 행동에 대한 보다 총체적인 이해를 얻을 수 있습니다.
또 다른 방법은 C2S-Scale 학습을 위한 새로운 알고리즘을 개발하는 것입니다. 생물학적 데이터 세트의 크기가 계속 증가함에 따라 이러한 모델을 학습하기 위한 보다 효율적인 알고리즘을 개발해야 합니다.
C2S-Scale은 우리가 생물학을 연구하고 질병을 치료하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가진 혁신적인 기술입니다. C2S-Scale은 대규모 언어 모델의 힘을 활용하여 세포 내부 작동 방식에 대한 새로운 통찰력을 열어 생물학적 발견의 새로운 시대를 열고 있습니다.
윤리적 고려 사항 및 책임 있는 사용
모든 강력한 기술과 마찬가지로 윤리적 의미를 고려하고 C2S-Scale의 책임 있는 사용을 보장하는 것이 중요합니다. 세포 행동을 분석하고 예측하는 능력은 데이터 개인 정보 보호, 알고리즘의 잠재적 편향, 의료 및 기타 분야에서 이 기술의 적절한 적용에 대한 질문을 제기합니다.
- 데이터 개인 정보 보호: scRNA-seq 데이터에는 개인에 대한 민감한 정보가 포함되어 있는 경우가 많습니다. 이 데이터의 개인 정보 보호를 보호하고 무단 액세스 또는 사용을 방지하기 위해 강력한 조치를 구현하는 것이 중요합니다.
- 알고리즘 편향: 언어 모델은 학습된 데이터에서 편향을 상속할 수 있습니다. 잠재적 편향에 대해 C2S-Scale을 신중하게 평가하고 이를 완화하기 위한 조치를 취하는 것이 중요합니다.
- 책임 있는 적용: C2S-Scale은 사회에 도움이 되는 방식으로 사용해야 하며 기존 불평등을 영속화하거나 악화시키지 않아야 합니다. 이 기술의 윤리적 의미에 대한 공개적이고 투명한 논의에 참여하고 책임 있는 사용을 위한 지침을 개발하는 것이 중요합니다.
이러한 윤리적 고려 사항을 사전에 해결함으로써 개인의 권리를 보호하고 사회 정의를 증진하면서 과학적 발전을 촉진하는 방식으로 C2S-Scale을 사용할 수 있습니다.
접근성 확대 및 협업 촉진
C2S-Scale을 오픈 소스로 만들기로 한 결정은 이 강력한 기술에 대한 접근성을 민주화하고 과학계 내 협업을 촉진하려는 의도적인 노력입니다. 개발자는 모델, 코드 및 학습 데이터에 대한 공개 액세스를 제공함으로써 혁신을 가속화하고 전 세계 연구자들이 생물학적 언어 모델 발전에 기여할 수 있기를 바랍니다.
이러한 협업 접근 방식은 다음과 같은 결과를 가져올 수 있습니다.
- 더 빠른 혁신: 공개 협업을 통해 연구자들은 서로의 작업을 기반으로 구축하여 더 빠른 혁신과 더 빠른 발전을 이룰 수 있습니다.
- 더 넓은 채택: 오픈 소스 모델은 연구자와 기관에서 채택할 가능성이 더 높으므로 더 넓은 사용과 영향을 미칩니다.
- 더 큰 투명성: 공개 액세스는 투명성과 책임성을 증진하여 연구자들이 모델을 면밀히 조사하고 잠재적 편향이나 제한 사항을 식별할 수 있도록 합니다.
- 커뮤니티 구축: 오픈 소스 프로젝트는 연구자 간의 커뮤니티 의식을 조성하여 공유 지식과 협력적인 문제 해결을 유도합니다.
C2S-Scale 프로젝트는 오픈 사이언스 원칙을 수용하여 전체 생물학적 연구 커뮤니티에 이익이 되는 활기찬 혁신 생태계를 만드는 것을 목표로 합니다.
생물학적 언어 모델의 미래
C2S-Scale은 시작에 불과합니다. 생물학적 언어 모델 분야가 계속 발전함에 따라 우리는 훨씬 더 강력하고 정교한 도구가 등장할 것으로 예상할 수 있습니다. 이러한 미래 모델은 새로운 유형의 데이터를 통합하고 보다 고급 알고리즘을 활용하며 더 광범위한 생물학적 질문을 다룰 가능성이 높습니다.
생물학적 언어 모델의 잠재적인 미래 방향은 다음과 같습니다.
- 다중 모드 모델: 세포 행동에 대한 보다 포괄적인 모델을 만들기 위해 유전체학, 단백질체학 및 이미징과 같은 여러 소스의 데이터를 통합합니다.
- 인과 추론: 세포 반응을 예측할 뿐만 아니라 유전자, 단백질 및 기타 생물학적 요인 간의 인과 관계를 추론할 수 있는 모델을 개발합니다.
- 맞춤형 의학: 치료 결정을 안내하고 환자 결과를 개선하기 위해 개별 환자의 맞춤형 모델을 만듭니다.
- 약물 발견: 새로운 약물을 설계하고 더 정확하게 효능을 예측할 수 있는 모델을 개발합니다.
이러한 기술이 계속 발전함에 따라 우리가 생물학을 이해하고 질병을 치료하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력이 있습니다. C2S-Scale은 이 방향으로 나아가는 중요한 단계이며 생물학적 언어 모델이 과학적 발견과 의료에서 중심적인 역할을 하는 미래를 위한 길을 열고 있습니다.