最近、西湖大学とアリババ・ダモ研究院は共同で「Guiyuan（帰元）」という幹細胞AIモデルを開発しました。このモデルは幹細胞の再プログラム構築に特化した大規模な組み合わせノイズデータセットを構築し、長年研究分野で個人の経験に基づく判断や反復的な試行錯誤、伝統的な実験検証のコストが高く成功率が低いという課題を解決することを目的としています。

幹細胞の再プログラムには25種類の線維調節因子が関与しており、理論上は約400万通りの異なる潜在的な組み合わせが存在します。「帰元」モデルは二つのモードによる符号化戦略を採用しており、異なる組み合わせが細胞の運命に与える影響を正確に予測でき、さらに説明可能なモジュールを独創的に追加しています。

現在、「帰元」モデルは約400万通りの潜在的な組み合わせのシミュレーション予測を完了しました。研究チームはモデルが提供した最適な計画に基づいて実験検証を行った結果、高品質な下胚層様幹細胞を成功裏に得ており、その品質はこれまでの成果よりも優れています。