Новый взгляд на жидкую биопсию: как по свободной ДНК и РНК, подсвеченным картами одиночных клеток и алгоритмами деконволюции, восстановить вклад конкретных клеточных типов и сделать диагностику точнее — от онкологии до беременности.
Стартап Fortytwo строит децентрализованный «рой» небольших ИИ‑моделей на домашних ПК и обещает качество рассуждений выше и цену ниже, чем у облачных гигантов. Есть нюансы: задержки, тонкости приватности и крипто‑экономика с репутацией на блокчейне.
В Nature Machine Intelligence вышло авторское исправление: на схемах перепутали значки TCR и BCR. История о том, почему одна «Y»-иконка важна для понимания отбора в репертуарах иммунных рецепторов — и как глубокое обучение помогает измерять силу селекции.
Учёные адаптировали техники машинного перевода для генерации TCR по заданному эпитопу. Их трансформер TCRT5 превзошёл конкурентов на бенчмарках и выдал функциональный рецептор к опухолевому антигену WT1, хотя выявил перекрёстную реактивность — напоминание о сложной природе специфичности TCR.
Учёные превратили задачу подбора TCR к эпитопам в «машинный перевод»: модель TCRT5, построенная на архитектуре T5, генерирует антиген-специфичные последовательности CDR3β и превосходит существующие подходы в бенчмарках. Главное — в лаборатории подтвердили функциональность одной из сгенерированных последовательностей против не-вирусного эпитопа WT1, хотя и с заметной полиспецифичностью. Работа демонстрирует потенциал ускорения персонализированной иммунотерапии и одновременно честно показывает ограничения: скудные данные, смещение к «простым» мотивам при beam search и недобор разнообразия.