ไขความลับชีวภาพ: ขยายแบบจำลองภาษาเพื่อวิเคราะห์เซลล์เดียว

ร่างกายมนุษย์คือสิ่งมหัศจรรย์ของธรรมชาติ ประกอบด้วยเซลล์นับล้านล้านเซลล์ ซึ่งแต่ละเซลล์ได้รับการออกแบบมาอย่างพิถีพิถันเพื่อให้ทำหน้าที่เฉพาะ นักวิทยาศาสตร์ใช้การหาลำดับ RNA ของเซลล์เดียว (scRNA-seq) เพื่อทำความเข้าใจเซลล์เหล่านี้ เครื่องมืออันทรงพลังนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถวัดการแสดงออกของยีนในเซลล์แต่ละเซลล์ ให้ข้อมูลเชิงลึกว่าแต่ละเซลล์กำลังทำอะไรอยู่ในขณะนั้น

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่สร้างโดยการวิเคราะห์เซลล์เดียวมีขนาดใหญ่ ซับซ้อน และตีความยากอย่างมาก ความซับซ้อนนี้ทำให้กระบวนการช้าลง จำกัดความสามารถในการปรับขนาด และมักจะจำกัดการใช้งานไว้เฉพาะผู้ใช้ที่เป็นผู้เชี่ยวชาญ แต่จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเราสามารถแปลงข้อมูลเชิงตัวเลขที่ซับซ้อนนี้ให้เป็นภาษาที่ทั้งมนุษย์และเครื่องจักรสามารถเข้าใจได้ ลองนึกภาพการทำความเข้าใจระบบชีวภาพในระดับละเอียด ตั้งแต่เซลล์แต่ละเซลล์ไปจนถึงเนื้อเยื่อทั้งหมด ความเข้าใจในระดับนี้สามารถปฏิวัติวิธีการศึกษา วินิจฉัย และรักษาโรคได้

ขอแนะนำ Cell2Sentence-Scale (C2S-Scale) กลุ่มของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) แบบโอเพนซอร์สที่บุกเบิก ซึ่งออกแบบมาเพื่อ ‘อ่าน’ และ ‘เขียน’ ข้อมูลทางชีวภาพในระดับเซลล์เดียว C2S-Scale แปลงโปรไฟล์การแสดงออกของยีนของแต่ละเซลล์ให้เป็นลำดับข้อความที่เรียกว่า ‘ประโยคเซลล์’ ประโยคนี้ประกอบด้วยรายการยีนที่ทำงานมากที่สุดในเซลล์นั้นๆ โดยเรียงตามระดับการแสดงออกของยีน นวัตกรรมนี้ช่วยให้สามารถใช้โมเดลภาษาธรรมชาติกับข้อมูล scRNA-seq ทำให้ข้อมูลเซลล์เดียวเข้าถึงได้ ตีความได้ และยืดหยุ่นมากขึ้น เมื่อพิจารณาว่าชีววิทยาจำนวนมากแสดงออกเป็นข้อความอยู่แล้ว LLMs จึงเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลนี้

การเปลี่ยนแปลงชีววิทยาด้วยโมเดลภาษา

C2S-Scale สร้างขึ้นบนพื้นฐานของกลุ่มโมเดลเปิด Gemma ของ Google และปรับให้เข้ากับการให้เหตุผลทางชีวภาพผ่านวิศวกรรมข้อมูลและข้อความแจ้งที่ออกแบบมาอย่างพิถีพิถัน ซึ่งรวมเอาประโยคเซลล์ ข้อมูลเมตา และบริบททางชีวภาพอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง สถาปัตยกรรม LLM พื้นฐานยังคงไม่เปลี่ยนแปลง ทำให้ C2S-Scale สามารถได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่จากโครงสร้างพื้นฐาน ความสามารถในการปรับขนาด และระบบนิเวศที่หลากหลายที่สร้างขึ้นรอบๆ โมเดลภาษาเอนกประสงค์ ผลลัพธ์คือชุด LLM ที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับโทเค็นมากกว่า 1 พันล้านโทเค็นจากชุดข้อมูล transcriptomic ในโลกแห่งความเป็นจริง ข้อมูลเมตาทางชีวภาพ และวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์

ตระกูล C2S-Scale ประกอบด้วยโมเดลที่มีตั้งแต่ 410 ล้านถึง 27 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของชุมชนวิจัย โมเดลทั้งหมดเป็นโอเพนซอร์สและพร้อมสำหรับการปรับแต่งหรือใช้งานปลายน้ำ ส่งเสริมความร่วมมือและนวัตกรรม

เราสามารถจินตนาการถึงนักวิจัยที่ถามว่า ‘เซลล์ T นี้จะตอบสนองต่อการรักษาด้วย anti-PD-1 อย่างไร’ โมเดล C2S-Scale สามารถตอบคำถามนี้ในภาษาธรรมชาติ โดยดึงมาจากทั้งข้อมูลเซลล์และความรู้ทางชีวภาพที่พวกเขาเคยเห็นในระหว่างการฝึกอบรมล่วงหน้า สิ่งนี้ทำให้สามารถวิเคราะห์เชิงสนทนาได้ ซึ่งนักวิจัยสามารถโต้ตอบกับข้อมูลของตนผ่านภาษาธรรมชาติในแบบที่ไม่เคยเป็นไปได้มาก่อน

C2S-Scale สามารถสร้างสรุปทางชีวภาพของข้อมูล scRNA-seq โดยอัตโนมัติในระดับความซับซ้อนต่างๆ ตั้งแต่การอธิบายชนิดของเซลล์เดียว ไปจนถึงการสร้างสรุปของเนื้อเยื่อหรือการทดลองทั้งหมด ฟังก์ชันนี้ช่วยเหลือนักวิจัยในการตีความชุดข้อมูลใหม่ได้เร็วขึ้นและมีความมั่นใจมากขึ้น แม้ว่าจะไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดที่ซับซ้อนก็ตาม

กฎการปรับขนาดในแบบจำลองภาษาทางชีวภาพ

ข้อค้นพบที่สำคัญประการหนึ่งจากการพัฒนา C2S-Scale คือแบบจำลองภาษาทางชีวภาพปฏิบัติตามกฎการปรับขนาดที่ชัดเจน ประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างคาดการณ์ได้เมื่อขนาดของโมเดลเพิ่มขึ้น โดยโมเดล C2S-Scale ที่ใหญ่กว่าจะทำงานได้ดีกว่าโมเดลที่เล็กกว่าอย่างสม่ำเสมอในงานทางชีวภาพต่างๆ แนวโน้มนี้สะท้อนถึงสิ่งที่สังเกตได้ใน LLM ทั่วไป และเน้นย้ำถึงข้อมูลเชิงลึกอันทรงพลัง นั่นคือ เมื่อมีข้อมูลและการคำนวณมากขึ้น LLM ทางชีวภาพจะพัฒนาต่อไป เปิดประตูสู่เครื่องมือที่ซับซ้อนและเป็นสากลมากขึ้นสำหรับการค้นพบทางชีวภาพ

การจำลองพฤติกรรมของเซลล์

หนึ่งในการใช้งานที่มีแนวโน้มมากที่สุดของ C2S-Scale คือความสามารถในการคาดการณ์ว่าเซลล์จะตอบสนองต่อการรบกวนอย่างไร เช่น ยา การตัดยีนออก หรือการสัมผัสกับ cytokine โดยการป้อนประโยคเซลล์พื้นฐานและคำอธิบายของการรักษา โมเดลสามารถสร้างประโยคใหม่ที่แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่คาดหวังในการแสดงออกของยีน

ความสามารถในการจำลองพฤติกรรมของเซลล์นี้มีผลกระทบอย่างมากต่อการเร่งการค้นพบยาและการแพทย์เฉพาะบุคคล ช่วยให้นักวิจัยจัดลำดับความสำคัญของการทดลองก่อนที่จะทำการทดลองในห้องปฏิบัติการ ซึ่งอาจช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร C2S-Scale แสดงถึงก้าวสำคัญในการสร้างเซลล์เสมือนจริงที่สมจริง ซึ่งได้รับการเสนอให้เป็นระบบจำลองรุ่นต่อไป

เช่นเดียวกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่อย่าง Gemini ที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดด้วยการเรียนรู้เสริมเพื่อทำตามคำแนะนำและตอบสนองในวิธีที่เป็นประโยชน์และสอดคล้องกับมนุษย์ เทคนิคที่คล้ายกันนี้ถูกใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล C2S-Scale สำหรับการให้เหตุผลทางชีวภาพ โดยใช้ฟังก์ชันรางวัลที่ออกแบบมาสำหรับการประเมินข้อความเชิงความหมาย C2S-Scale ได้รับการฝึกฝนให้ส่งออกคำตอบที่ถูกต้องและให้ข้อมูลทางชีวภาพ ซึ่งสอดคล้องกับคำตอบจริงในชุดข้อมูลมากขึ้น สิ่งนี้จะนำโมเดลไปสู่การตอบสนองที่เป็นประโยชน์สำหรับการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่ซับซ้อน เช่น การสร้างแบบจำลองการแทรกแซงการรักษา

เจาะลึกสถาปัตยกรรมและการฝึกอบรมของ C2S-Scale

สถาปัตยกรรมของ C2S-Scale ใช้ประโยชน์จากโมเดลทรานส์ฟอร์เมอร์ (Transformer model) ซึ่งเป็นการพัฒนาที่ก้าวล้ำในการเรียนรู้เชิงลึกที่ปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โมเดลทรานส์ฟอร์เมอร์มีความโดดเด่นในการทำความเข้าใจบริบทและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลตามลำดับ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผล ‘ประโยคเซลล์’ ที่สร้างโดย C2S-Scale

กระบวนการฝึกอบรมของ C2S-Scale เป็นความพยายามหลายขั้นตอน ขั้นแรก โมเดลได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับคลังข้อมูลทางชีวภาพขนาดใหญ่ รวมถึงชุดข้อมูล scRNA-seq ข้อมูลเมตาทางชีวภาพ และวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ ขั้นตอนการฝึกอบรมล่วงหน้านี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์พื้นฐานภายในข้อมูลทางชีวภาพ ต่อจากนั้น โมเดลจะได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดในงานเฉพาะ เช่น การคาดการณ์การตอบสนองของเซลล์ต่อการรบกวน หรือการสร้างสรุปทางชีวภาพ

การใช้งานในวิทยาศาสตร์ชีวภาพ

การใช้งานที่เป็นไปได้ของ C2S-Scale ครอบคลุมหลากหลายสาขาในวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ในการค้นพบยา C2S-Scale สามารถใช้เพื่อระบุเป้าหมายยาที่เป็นไปได้และทำนายประสิทธิภาพของผู้สมัครยาใหม่ ในการแพทย์เฉพาะบุคคล C2S-Scale สามารถใช้เพื่อปรับกลยุทธ์การรักษาให้เหมาะกับผู้ป่วยแต่ละรายโดยอิงตามโปรไฟล์เซลล์ที่ไม่เหมือนใครของพวกเขา ในการวิจัยพื้นฐาน C2S-Scale สามารถใช้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกใหม่เกี่ยวกับกลไกที่ซับซ้อนที่ควบคุมพฤติกรรมของเซลล์

นี่คือตัวอย่างเฉพาะบางส่วน:

• การระบุเป้าหมายยา: โดยการวิเคราะห์ประโยคเซลล์ C2S-Scale สามารถระบุยีนที่ถูกควบคุมผิดปกติในสถานะของโรค โดยแนะนำว่าเป็นเป้าหมายที่เป็นไปได้สำหรับการแทรกแซงการรักษา
• การทำนายประสิทธิภาพของยา: C2S-Scale สามารถจำลองผลกระทบของยาต่อเซลล์ โดยคาดการณ์ว่ายาจะมีผลตามที่ต้องการหรือไม่
• กลยุทธ์การรักษาส่วนบุคคล: โดยการวิเคราะห์โปรไฟล์เซลล์ของผู้ป่วย C2S-Scale สามารถระบุกลยุทธ์การรักษาที่มีแนวโน้มว่าจะได้ผลมากที่สุดสำหรับผู้ป่วยรายนั้น
• ความเข้าใจกลไกของเซลล์: C2S-Scale สามารถใช้เพื่อระบุยีนและวิถีทางที่มีส่วนร่วมในกระบวนการของเซลล์เฉพาะ ให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่เกี่ยวกับการทำงานของเซลล์

ความท้าทายและทิศทางในอนาคต

แม้ว่า C2S-Scale จะแสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านการวิเคราะห์เซลล์เดียว แต่ก็ยังมีความท้าทายที่ต้องแก้ไข ความท้าทายอย่างหนึ่งคือความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพดีขึ้นและมากขึ้น เมื่อขนาดและความหลากหลายของชุดข้อมูลทางชีวภาพยังคงเติบโตต่อไป ประสิทธิภาพของ C2S-Scale ก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน

ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือความต้องการวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นสำหรับการตีความผลลัพธ์ของ C2S-Scale แม้ว่า C2S-Scale จะสามารถสร้างการคาดการณ์เกี่ยวกับพฤติกรรมของเซลล์ได้ แต่ก็มักจะยากที่จะเข้าใจว่าทำไมโมเดลจึงทำการคาดการณ์เหล่านั้น การพัฒนาวิธีการอธิบายเหตุผลเบื้องหลังการคาดการณ์ของ C2S-Scale จะเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างความไว้วางใจในเทคโนโลยี

เมื่อมองไปข้างหน้า มีแนวทางที่น่าตื่นเต้นมากมายสำหรับการวิจัยในอนาคต แนวทางหนึ่งคือการรวม C2S-Scale เข้ากับข้อมูลทางชีวภาพประเภทอื่นๆ เช่น ข้อมูลโปรตีโอมิกและข้อมูลการถ่ายภาพ สิ่งนี้จะช่วยให้ C2S-Scale ได้รับความเข้าใจที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของเซลล์

อีกแนวทางหนึ่งคือการพัฒนาอัลกอริทึมใหม่สำหรับการฝึกอบรม C2S-Scale เมื่อขนาดของชุดข้อมูลทางชีวภาพยังคงเติบโตต่อไป จำเป็นต้องพัฒนาอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับการฝึกอบรมโมเดลเหล่านี้

C2S-Scale เป็นเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงที่มีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีการศึกษาชีววิทยาและการรักษาโรค โดยการควบคุมพลังของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ C2S-Scale กำลังปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกใหม่เกี่ยวกับการทำงานภายในของเซลล์ ปูทางไปสู่ยุคใหม่ของการค้นพบทางชีวภาพ

ข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรมและการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่ทรงพลังอื่นๆ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาถึงผลกระทบทางจริยธรรมและรับรองการใช้งาน C2S-Scale อย่างมีความรับผิดชอบ ความสามารถในการวิเคราะห์และทำนายพฤติกรรมของเซลล์ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความลำเอียงที่อาจเกิดขึ้นในอัลกอริทึม และการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีนี้อย่างเหมาะสมในการดูแลสุขภาพและสาขาอื่นๆ

• ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ข้อมูล scRNA-seq มักมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับบุคคล การใช้มาตรการที่แข็งแกร่งเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลนี้ และป้องกันการเข้าถึงหรือใช้งานโดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นสิ่งสำคัญ
• ความลำเอียงของอัลกอริทึม: แบบจำลองภาษาอาจสืบทอดความลำเอียงจากข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝน การประเมิน C2S-Scale อย่างรอบคอบเพื่อหาความลำเอียงที่อาจเกิดขึ้น และดำเนินการเพื่อลดความลำเอียงเหล่านั้นเป็นสิ่งสำคัญ
• การใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ: ควรใช้ C2S-Scale ในลักษณะที่เป็นประโยชน์ต่อสังคม และไม่ทำให้ความไม่เท่าเทียมที่มีอยู่รุนแรงขึ้น การมีส่วนร่วมในการอภิปรายที่เปิดกว้างและโปร่งใสเกี่ยวกับผลกระทบทางจริยธรรมของเทคโนโลยีนี้ และพัฒนาแนวทางสำหรับการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบเป็นสิ่งสำคัญ

โดยการจัดการกับข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรมเหล่านี้อย่างกระตือรือร้น เราสามารถมั่นใจได้ว่า C2S-Scale จะถูกใช้ในลักษณะที่ส่งเสริมความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ ในขณะที่ปกป้องสิทธิส่วนบุคคลและส่งเสริมความยุติธรรมทางสังคม

การขยายการเข้าถึงและการส่งเสริมความร่วมมือ

การตัดสินใจที่จะทำให้ C2S-Scale เป็นโอเพนซอร์สเป็นความพยายามโดยเจตนาที่จะทำให้การเข้าถึงเทคโนโลยีอันทรงพลังนี้เป็นประชาธิปไตย และส่งเสริมความร่วมมือภายในชุมชนวิทยาศาสตร์ โดยการให้การเข้าถึงแบบเปิดแก่โมเดล โค้ด และข้อมูลการฝึกอบรม ผู้พัฒนาหวังที่จะเร่งนวัตกรรมและช่วยให้นักวิจัยทั่วโลกมีส่วนร่วมในการพัฒนาแบบจำลองภาษาทางชีวภาพ

แนวทางความร่วมมือนี้สามารถนำไปสู่:

• นวัตกรรมที่รวดเร็วขึ้น: ความร่วมมือแบบเปิดช่วยให้นักวิจัยสามารถสร้างผลงานของกันและกัน นำไปสู่ความก้าวหน้าที่รวดเร็วขึ้นและความคืบหน้าที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
• การนำไปใช้ที่กว้างขึ้น: โมเดลโอเพนซอร์สมีแนวโน้มที่จะถูกนำไปใช้โดยนักวิจัยและสถาบันต่างๆ มากขึ้น นำไปสู่การใช้งานและผลกระทบที่กว้างขึ้น
• ความโปร่งใสมากขึ้น: การเข้าถึงแบบเปิดส่งเสริมความโปร่งใสและความรับผิดชอบ ช่วยให้นักวิจัยตรวจสอบโมเดลและระบุความลำเอียงหรือข้อจำกัดที่อาจเกิดขึ้น
• การสร้างชุมชน: โครงการโอเพนซอร์สส่งเสริมความรู้สึกของชุมชนในหมู่นักวิจัย นำไปสู่ความรู้ที่แบ่งปันและการแก้ปัญหาร่วมกัน

โดยการยอมรับหลักการวิทยาศาสตร์แบบเปิด โครงการ C2S-Scale มีเป้าหมายที่จะสร้างระบบนิเวศที่มีชีวิตชีวาของนวัตกรรมที่เป็นประโยชน์ต่อชุมชนวิจัยทางชีวภาพทั้งหมด

อนาคตของแบบจำลองภาษาทางชีวภาพ

C2S-Scale เป็นเพียงจุดเริ่มต้น เมื่อสาขาแบบจำลองภาษาทางชีวภาพยังคงพัฒนาต่อไป เราคาดว่าจะได้เห็นเครื่องมือที่ทรงพลังและซับซ้อนยิ่งขึ้นเกิดขึ้น โมเดลในอนาคตเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะรวมเอาข้อมูลประเภทใหม่ๆ ใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมขั้นสูงมากขึ้น และแก้ไขปัญหาทางชีวภาพที่หลากหลายมากขึ้น

ทิศทางในอนาคตที่เป็นไปได้สำหรับแบบจำลองภาษาทางชีวภาพ ได้แก่:

• โมเดลหลายรูปแบบ: การรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น จีโนมิกส์ โปรตีโอมิกส์ และการถ่ายภาพ เพื่อสร้างแบบจำลองที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของเซลล์
• การอนุมานเชิงสาเหตุ: การพัฒนาโมเดลที่ไม่เพียงแต่สามารถทำนายการตอบสนองของเซลล์เท่านั้น แต่ยังสามารถอนุมานความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างยีน โปรตีน และปัจจัยทางชีวภาพอื่นๆ
• การแพทย์เฉพาะบุคคล: การสร้างแบบจำลองส่วนบุคคลของผู้ป่วยแต่ละราย เพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจรักษาและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย
• การค้นพบยา: การพัฒนาโมเดลที่สามารถออกแบบยาใหม่และทำนายประสิทธิภาพของยาได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

เมื่อเทคโนโลยีเหล่านี้ยังคงพัฒนาต่อไป พวกเขามีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราเข้าใจชีววิทยาและการรักษาโรค C2S-Scale เป็นก้าวสำคัญในทิศทางนี้ ปูทางไปสู่อนาคตที่แบบจำลองภาษาทางชีวภาพมีบทบาทสำคัญในการค้นพบทางวิทยาศาสตร์และการดูแลสุขภาพ