Віртуальні клітини та штучний інтелект відкривають нову еру цифрової біології

Зміст

Кожна жива клітина — складна біологічна система, поведінку якої важко передбачити навіть за допомогою сучасних лабораторних методів. Дослідження реакцій клітин на лікарські препарати, генетичні зміни чи зовнішні подразники потребує численних експериментів, значних фінансових ресурсів і тривалого аналізу результатів. Віртуальні клітини, створені за допомогою штучного інтелекту, можуть суттєво змінити цей підхід, дозволяючи прогнозувати окремі біологічні реакції ще до їхньої експериментальної перевірки.

Розвиток цифрової біології вже об’єднує провідні технологічні компанії та наукові організації. Google DeepMind, Meta, Biohub та Isomorphic Labs долучаються до формування дослідницької інфраструктури, необхідної для створення складних прогностичних моделей. Масштаб ініціатив, із якими пов’язують майже 1,8 млрд доларів фінансування та ресурсів, демонструє зростання інтересу до цієї технології.

Однак віртуальна клітина поки не є повноцінною цифровою копією живої. Це математична модель, здатна прогнозувати певні клітинні процеси в межах доступних даних. Її справжня цінність залежатиме від того, наскільки точно штучний інтелект зможе передбачати результати реальних біологічних експериментів.

Що таке віртуальна клітина та як штучний інтелект моделює її поведінку

Віртуальна клітина (Virtual Cell) — це обчислювальна модель, яка відтворює окремі характеристики живої клітини та прогнозує її реакції на генетичні зміни, лікарські препарати або вплив навколишнього середовища. На відміну від звичайного цифрового зображення, така модель описує не лише будову клітини, а й закономірності її функціонування.

Основою технології є поєднання експериментальної біології, математичного моделювання та штучного інтелекту. Алгоритми аналізують великі масиви молекулярних даних, навчаються розпізнавати взаємозв’язки між клітинними процесами та використовують отримані закономірності для прогнозування змін.

Віртуальна клітина як цифрова модель живої біологічної системи

Жива клітина постійно реагує на тисячі внутрішніх і зовнішніх сигналів. Активність генів змінюється, білки взаємодіють між собою, метаболічні процеси пристосовуються до доступних ресурсів, а сигнальні механізми координують відповідь на подразники.

Цифрове моделювання клітин дозволяє представити частину цих процесів у вигляді математичних залежностей, які можна аналізувати за допомогою комп’ютерних алгоритмів.

Залежно від призначення віртуальна клітина може враховувати:

Експресію генів — активність генів, що визначає молекулярний стан клітини.
Молекулярні характеристики — кількість і взаємодію окремих РНК, білків та метаболітів.
Функціональний стан — особливості росту, поділу, диференціації або відповіді на стрес.
Умови середовища — доступність поживних речовин, вплив сигнальних молекул і лікарських сполук.

Водночас необхідно розрізняти спеціалізовані прогностичні моделі та концепцію цифрового двійника клітини (Digital Cell Twin). Перші призначені для розв’язання конкретних дослідницьких завдань, наприклад прогнозування змін експресії генів. Цифровий двійник передбачає значно комплексніше відтворення поведінки конкретної біологічної системи та потенційно її динамічного стану.

Повноцінної універсальної цифрової копії живої клітини, здатної достовірно відтворювати всі її процеси, наразі не існує.

Принципи прогнозування клітинних реакцій за допомогою ШІ

Штучний інтелект навчається на результатах реальних біологічних експериментів. Наприклад, дослідники вимірюють активність тисяч генів у клітинах до та після впливу певної речовини. Алгоритм аналізує відмінності між цими станами та встановлює статистичні закономірності.

Після навчання модель може отримати інформацію про клітину й запропоноване втручання та спрогнозувати можливі зміни її молекулярного профілю.

У спрощеному вигляді цей процес описує залежність:

Прогнозований стан клітини = f(початковий стан, біологічне втручання, умови середовища)

Тут f — функція, яку алгоритм машинного навчання наближено визначає на основі експериментальних даних.

Наприклад, модель може оцінити, як пригнічення певного гена вплине на активність інших генів або як клітинна популяція потенційно відреагує на лікарську сполуку.

Проте точність прогнозування залежить від якості та репрезентативності навчальних даних. Якщо алгоритм навчався переважно на одному типі клітин, його результати для інших тканин або незнайомих експериментальних умов можуть бути ненадійними.

Крім того, статистично виявлений зв’язок не завжди означає причинно-наслідкову залежність. Саме тому прогноз ШІ необхідно розглядати як наукову гіпотезу, що потребує перевірки.

Чим віртуальні клітини відрізняються від традиційних лабораторних моделей

Головна відмінність полягає у способі отримання результатів. Лабораторний експеримент безпосередньо вимірює реакцію біологічного матеріалу, тоді як віртуальна клітина прогнозує її на основі раніше встановлених закономірностей.

Критерій	Лабораторні дослідження	Віртуальні клітини
Джерело результатів	Реальні біологічні вимірювання	Обчислювальні прогнози
Масштаб експериментів	Обмежений лабораторними ресурсами	Можливе швидке моделювання численних сценаріїв
Витрати	Реактиви, обладнання, персонал	Обчислення, розроблення моделей і підготовка даних
Достовірність	Залежить від методики та відтворюваності	Залежить від навчальних даних і експериментальної валідації
Основне призначення	Вимірювання та перевірка гіпотез	Прогнозування та визначення пріоритетів досліджень

Практична цінність віртуальних клітин полягає не в заміні лабораторій, а в ефективнішому плануванні експериментів. Замість перевірки сотень потенційних генетичних втручань дослідники можуть спочатку оцінити їхні прогнозовані наслідки та відібрати найперспективніші варіанти.

Такий підхід здатний скоротити кількість малоперспективних експериментів і допомогти зосередити ресурси на дослідженнях із найбільшою очікуваною науковою цінністю. Остаточне підтвердження біологічних ефектів залишається завданням експериментальної науки.

Google DeepMind, Meta та Biohub об’єднують ресурси для розвитку цифрової біології

Створення віртуальної клітини потребує не лише потужних алгоритмів, а й величезних обсягів експериментальних даних, спеціалізованого лабораторного обладнання та обчислювальної інфраструктури. Саме тому розвиток цифрової біології стає предметом міжнародної співпраці технологічних корпорацій, наукових установ і державних організацій.

7 жовтня 2026 року Biohub оголосила про розширення ініціативи Virtual Biology Initiative із сукупним обсягом фінансування та залучених ресурсів у 1,8 млрд доларів. До співпраці долучилися Google DeepMind, Meta, Isomorphic Labs, Міністерство енергетики США (DOE) та Національні інститути здоров’я США (NIH).

Virtual Biology Initiative та стратегічна мета міжнародної співпраці

Virtual Biology Initiative (VBI) — міжнародна дослідницька ініціатива, започаткована некомерційною організацією Biohub 29 квітня 2026 року. Її основна мета — створення відкритої бази стандартизованих біологічних даних, необхідних для навчання моделей штучного інтелекту, здатних прогнозувати поведінку живих клітин.

Проблема полягає в масштабах біологічного різноманіття. Для побудови універсальніших прогностичних моделей необхідно дослідити численні типи клітин, їхні молекулярні характеристики та реакції на різноманітні втручання. Жодна окрема лабораторія не здатна самостійно забезпечити необхідний обсяг вимірювань.

Тому ініціатива передбачає координацію досліджень, розвиток нових методів клітинного аналізу та формування спільної інфраструктури, результати роботи якої зможуть використовувати науковці з різних країн.

Роль Google DeepMind, Meta, Isomorphic Labs та Biohub

Учасники співпраці мають взаємодоповнювальні компетенції, необхідні для розвитку прогностичної біології.

Google DeepMind спеціалізується на фундаментальних моделях штучного інтелекту та його застосуванні до складних наукових завдань. Досвід компанії у створенні систем для прогнозування білкових структур демонструє потенціал машинного навчання в молекулярній біології.
Meta має досвід розроблення масштабних моделей ШІ, інструментів машинного навчання та обчислювальних систем. Ці компетенції важливі для оброблення багатовимірних біологічних даних.
Isomorphic Labs розробляє технології штучного інтелекту для пошуку та створення лікарських препаратів. Компанія зацікавлена в точнішому прогнозуванні молекулярних взаємодій і біологічних ефектів.
Biohub, заснована за підтримки Марка Цукерберга та Прісцилли Чан, забезпечує біомедичну дослідницьку основу ініціативи. Організація розвиває технології клітинних вимірювань, мікроскопії, оброблення даних і відкриті наукові ресурси.

До міжнародної співпраці також залучені Allen Institute, Broad Institute, Human Cell Atlas, Human Protein Atlas та Wellcome Sanger Institute.

Інвестиції майже 1,8 млрд доларів у розвиток віртуальної біології

Фінансова структура ініціативи поєднує нові інвестиційні зобов’язання, державне фінансування та вже створені наукові ресурси.

Учасник	Фінансування та ресурси
Biohub	500 млн доларів, оголошених у квітні 2026 року
Google DeepMind, Meta та Isomorphic Labs	Сукупні інвестиції 300 млн доларів
Міністерство енергетики США (DOE)	Понад 500 млн доларів протягом п’яти років
Національні інститути здоров’я США (NIH)	Дані та інфраструктура, створені завдяки понад 500 млн доларів попереднього федерального фінансування

Із початкових 500 млн доларів Biohub передбачила 400 млн на розроблення технологій вимірювання та дослідження клітин, а ще 100 млн — на підтримку зовнішніх наукових проєктів.

Фінансування DOE спрямоване на лабораторні вимірювання, біологічне моделювання та високопродуктивні обчислення. NIH координуватиме використання наявних біомедичних баз даних і допомагатиме формувати стандартизовані ресурси.

Важливо, що 1,8 млрд доларів не є єдиним фондом нових грошових інвестицій. Оголошена сума охоплює різні форми підтримки, зокрема раніше профінансовані наукові ресурси.

Чому для створення віртуальних клітин потрібна міжнародна інфраструктура

Точність віртуальних клітин залежить від можливості поєднувати молекулярні, структурні та функціональні характеристики біологічних систем. Для цього необхідні автоматизовані лабораторії, сучасні методи мікроскопії, високопродуктивне секвенування та потужні обчислювальні центри.

До технологічної підтримки ініціативи долучається NVIDIA, яка сприятиме використанню прискорених обчислень і спеціалізованого програмного забезпечення. Національні лабораторії США забезпечуватимуть доступ до передових вимірювальних та обчислювальних технологій.

Не менш важливе завдання — стандартизація даних. Результати, отримані різними дослідницькими центрами, повинні бути сумісними, щоб алгоритми могли навчатися на спільних наборах інформації.

Таким чином, міжнародна співпраця створює основу для переходу від окремих цифрових моделей до масштабної інфраструктури прогностичної біології. Її ефективність визначатиметься не лише обсягами інвестицій, а й якістю експериментальних даних та здатністю моделей проходити незалежну перевірку.

Які технології використовують для створення віртуальних клітин

Створення віртуальної клітини потребує поєднання технологій, які дозволяють досліджувати живі системи на різних рівнях — від активності окремих генів до тривимірної організації внутрішньоклітинних структур. Жоден метод не забезпечує повного опису клітини, тому цифрова біологія спирається на інтеграцію молекулярних вимірювань, мікроскопії, машинного навчання та високопродуктивних обчислень.

Головне технологічне завдання полягає не просто у збиранні інформації, а у встановленні взаємозв’язків між будовою клітини, її молекулярним станом і реакціями на біологічні втручання.

Просторова транскриптоміка та дослідження активності генів

Просторова транскриптоміка (Spatial Transcriptomics) — технологія дослідження експресії генів зі збереженням інформації про розташування клітин у тканині. Вона дозволяє визначати, які гени активні в певній ділянці біологічного зразка та як ця активність пов’язана з навколишніми клітинами.

Традиційне одноклітинне секвенування РНК (scRNA-seq) допомагає встановити молекулярний профіль окремих клітин, однак зазвичай потребує їхнього відокремлення від тканини. Через це інформація про початкове просторове розташування втрачається.

Просторова транскриптоміка доповнює такі вимірювання географією тканини. Наприклад, у пухлинному зразку вона дозволяє досліджувати відмінності між раковими, імунними та іншими клітинами залежно від їхнього розташування. Це важливо, оскільки клітини одного типу можуть демонструвати різну активність генів під впливом мікросередовища.

Поєднання просторової транскриптоміки з одноклітинним секвенуванням РНК дає змогу створювати детальніші клітинні атласи. Водночас просторова роздільна здатність залежить від конкретного методу: не всі технології дозволяють розрізняти кожну клітину окремо.

Кріоелектронна томографія та тривимірна структура клітин

Якщо транскриптоміка показує, які гени активні, то кріоелектронна томографія (Cryo-Electron Tomography, Cryo-ET) допомагає досліджувати фізичну організацію клітинних компонентів.

Метод передбачає швидке заморожування біологічного матеріалу та отримання серії електронно-мікроскопічних зображень під різними кутами. На їхній основі створюється тривимірна реконструкція досліджуваної ділянки.

Cryo-ET дозволяє вивчати мембрани, цитоскелет, білкові комплекси та інші внутрішньоклітинні структури в умовах, близьких до їхнього природного стану.

Особливу цінність становить можливість аналізувати просторову організацію молекулярних комплексів без необхідності повністю ізолювати їх від клітинного середовища.

Проте метод має обмеження. Електрони погано проходять крізь товсті біологічні зразки, тому для дослідження внутрішніх ділянок клітини часто необхідно виготовляти надтонкі зрізи. Крім того, томографія переважно фіксує структурний стан у конкретний момент, а не безперервну динаміку процесів.

Для створення комплексних віртуальних клітин структурні вимірювання необхідно поєднувати з молекулярними та функціональними даними.

Машинне навчання та моделювання клітинних змін

Отримані експериментальні дані стають основою для навчання прогностичних алгоритмів. Глибинне машинне навчання (Deep Learning) дозволяє аналізувати багатовимірну біологічну інформацію та знаходити закономірності, які складно описати традиційними статистичними методами.

Особливо перспективними є мультимодальні моделі, що поєднують різні типи даних:

Транскриптомні — інформацію про експресію генів.
Протеомні — характеристики білків та їхньої кількості.
Просторові — розташування клітин і молекул у тканинах.
Структурні — тривимірну організацію клітинних компонентів.
Функціональні — реакції на препарати, генетичні втручання та зміни середовища.

Наприклад, алгоритм може навчатися на даних про стан клітин до та після пригнічення певного гена. Надалі модель прогнозуватиме, як аналогічне втручання потенційно вплине на інші клітинні популяції.

Важливо, що навчена нейронна мережа не обов’язково розуміє причинні механізми біологічних процесів. Вона виявляє закономірності в доступних даних, тому її прогнози необхідно перевіряти на незалежних експериментальних наборах.

Високопродуктивні обчислення та роль NVIDIA

Оброблення клітинних атласів, тривимірних томограм і молекулярних профілів потребує значних обчислювальних ресурсів. Особливо складним завданням є навчання масштабних моделей ШІ, які одночасно аналізують мільйони спостережень і тисячі біологічних характеристик.

Для прискорення таких операцій використовують графічні процесори (GPU), здатні паралельно виконувати численні математичні обчислення.

Компанія NVIDIA виступає технологічним партнером Virtual Biology Initiative, підтримуючи використання інфраструктури прискорених обчислень, спеціалізованого програмного забезпечення та технічної експертизи. Ці ресурси призначені для генерування, оброблення й аналізу великих біологічних наборів даних, а також навчання моделей штучного інтелекту.

Важливу роль відіграють і національні лабораторії США, які мають високопродуктивні обчислювальні системи та спеціалізоване наукове обладнання.

Таким чином, технологічна основа віртуальної біології охоплює весь дослідницький процес: від точного вимірювання характеристик живих клітин до обчислювального прогнозування їхньої поведінки. Саме інтеграція цих можливостей створює передумови для розроблення точніших цифрових моделей біологічних систем.

Застосування віртуальних клітин у медицині та розробленні лікарських препаратів

Розроблення нового лікарського препарату передбачає перевірку численних молекул, дослідження їхньої біологічної активності та оцінювання потенційних ризиків. Значна частина кандидатів відсіюється ще на доклінічних етапах через недостатню ефективність, токсичність або несприятливі властивості.

Віртуальні клітини на основі штучного інтелекту можуть допомогти фармацевтичним дослідникам раніше виявляти перспективні сполуки та прогнозувати окремі наслідки їхнього впливу. Замість експериментальної перевірки кожної гіпотези дослідники отримують можливість попередньо оцінювати клітинні реакції за допомогою цифрових моделей.

Особливий інтерес становить застосування таких технологій у пошуку терапевтичних мішеней, дослідженні механізмів захворювань і розвитку персоналізованої медицини.

Прогнозування реакцій клітин на лікарські препарати

Одна з найперспективніших можливостей цифрової біології — прогнозування змін у клітинах після впливу потенційних лікарських сполук.

Для цього алгоритми машинного навчання аналізують експериментальні дані про взаємозв’язок між хімічними характеристиками речовин, молекулярним станом клітин і результатами попередніх досліджень.

Модель може прогнозувати зміни експресії генів, активності окремих сигнальних шляхів або інших вимірюваних клітинних характеристик. Наприклад, у дослідженнях протипухлинних препаратів такі прогнози можуть допомагати визначати сполуки, здатні впливати на механізми росту та виживання пухлинних клітин.

Практичне застосування

Розглянемо умовний сценарій, у якому фармацевтична лабораторія досліджує 100 потенційних терапевтичних сполук.

Формування набору кандидатів. Дослідники визначають молекули та клітинні механізми, на які необхідно вплинути.
Цифрове прогнозування. Модель оцінює очікувані клітинні реакції на кожну сполуку в межах доступних навчальних даних.
Ранжування результатів. Кандидатів порівнюють за прогнозованою біологічною активністю, невизначеністю прогнозу та відповідністю дослідницькій меті.
Лабораторна перевірка. Найперспективніші речовини досліджують на реальних клітинних культурах, оцінюючи їхню активність, залежність ефекту від концентрації та можливу токсичність.
Уточнення моделі. Нові експериментальні результати використовують для перевірки та подальшого вдосконалення алгоритму.

Такий підхід потенційно скорочує кількість малоперспективних експериментів, проте не гарантує зменшення загальної вартості розроблення препарату.

Важливо розуміти, що прогнозована реакція окремих клітин не доводить ефективності або безпечності ліків для людини. Організм має складні механізми метаболізму, імунної регуляції та взаємодії органів, які клітинна модель не здатна повністю відтворити.

Дослідження механізмів захворювань та пошук терапевтичних мішеней

Багато захворювань супроводжуються змінами експресії генів, порушеннями клітинної сигналізації та функціонуванням окремих молекулярних механізмів. Визначити, які з цих змін безпосередньо сприяють розвитку патології, значно складніше, ніж просто виявити їхню наявність.

Моделювання клітинних станів дозволяє досліджувати потенційні наслідки генетичних і молекулярних втручань та формувати гіпотези щодо механізмів захворювань.

Наприклад, алгоритм може спрогнозувати, як пригнічення певного гена вплине на активність інших генів у патологічно зміненій клітині. Якщо прогноз вказує на можливе відновлення нормальних функцій, відповідний ген можна розглядати як кандидата на терапевтичну мішень.

В онкології такі підходи перспективні для аналізу відмінностей між пухлинними клітинами, дослідження механізмів резистентності до препаратів і пошуку нових напрямів терапії.

Однак виявлення статистичної закономірності ще не підтверджує причинно-наслідкового зв’язку. Для перевірки терапевтичних гіпотез необхідні незалежні експерименти, зокрема дослідження функціональних наслідків генетичних втручань.

Персоналізована медицина та перспективи індивідуального прогнозування

Пацієнти з однаковим діагнозом можуть по-різному реагувати на лікування через генетичні особливості, молекулярний стан тканин та інші біологічні чинники.

Персоналізована медицина прагне враховувати ці відмінності під час вибору терапевтичних підходів. Віртуальні клітини потенційно можуть стати одним з інструментів такого аналізу.

У перспективі прогностичні моделі зможуть використовувати молекулярні характеристики клітин конкретного пацієнта для оцінювання можливих реакцій на різні препарати.

Особливо актуальним цей напрям є для онкології, де пухлини можуть суттєво відрізнятися за генетичними мутаціями, активністю сигнальних шляхів і чутливістю до лікування.

Інший перспективний напрям — дослідження спадкових захворювань, за яких зміни окремих генів порушують функціонування клітин. Цифрові моделі можуть допомагати оцінювати потенційні наслідки корекції таких порушень.

Водночас індивідуалізовані прогнози віртуальних клітин поки не можуть самостійно визначати клінічну тактику лікування. Для практичного використання необхідно довести точність і відтворюваність моделей, оцінити ризики та пройти відповідні процедури клінічної валідації.

Найближча практична цінність технології полягає в підтримці біомедичних досліджень і доклінічної розробки препаратів, тоді як широке використання для індивідуального призначення терапії залишається перспективним напрямом розвитку.

Обмеження віртуальних клітин та перспективи розвитку цифрової біології

Попри розвиток штучного інтелекту та значні інвестиції в цифрову біологію, створення універсальної віртуальної клітини залишається складним науковим завданням. Сучасні алгоритми вже здатні прогнозувати окремі молекулярні процеси, проте повноцінне відтворення поведінки живої клітини за будь-яких біологічних умов поки недосяжне.

Подальший прогрес залежатиме від якості експериментальних даних, удосконалення обчислювальних моделей та їхньої здатності відтворювати результати незалежних досліджень.

Чому універсальна віртуальна клітина залишається науковим викликом

Жива клітина — динамічна система, в якій одночасно відбуваються тисячі взаємопов’язаних молекулярних процесів. Активність генів, білкові взаємодії, клітинний метаболізм і сигнальні механізми постійно змінюються під впливом внутрішніх та зовнішніх чинників.

Головне обмеження сучасних віртуальних клітин полягає в неповноті біологічних даних і складності відтворення причинно-наслідкових зв’язків. Навіть масштабні моделі можуть демонструвати високу точність у знайомих експериментальних умовах, але помилятися під час прогнозування реакцій інших типів клітин або раніше не досліджених втручань.

Окремою проблемою залишається оцінювання невизначеності прогнозів. Для практичного використання недостатньо отримати ймовірний результат — необхідно розуміти, наскільки модель упевнена у своєму передбаченні та за яких умов воно може виявитися помилковим.

Тому незалежна лабораторна перевірка залишається обов’язковим етапом підтвердження достовірності цифрових моделей.

Майбутнє віртуальної біології та значення міжнародних інвестицій

Подальший розвиток технології пов’язаний із масштабуванням клітинних досліджень, стандартизацією експериментальних даних та вдосконаленням мультимодальних моделей штучного інтелекту.

Такі моделі потенційно зможуть одночасно враховувати експресію генів, білкові характеристики, просторову організацію клітин та їхні функціональні реакції. Це дозволить створювати комплексніші прогностичні системи, здатні точніше відображати взаємозв’язки між різними рівнями біологічної організації.

Інвестиції Google DeepMind, Meta, Biohub та інших учасників міжнародних дослідницьких ініціатив створюють передумови для розвитку лабораторної й обчислювальної інфраструктури. Проте обсяг фінансування сам собою не гарантує наукового прориву: вирішальне значення матимуть відтворюваність результатів і реальна прогностична здатність алгоритмів.

Найперспективнішим напрямом залишається інтеграція цифрового моделювання з традиційними лабораторними дослідженнями, коли штучний інтелект допомагає формувати й перевіряти наукові гіпотези.

Віртуальні клітини можуть стати важливим інструментом прогностичної біології, прискорюючи дослідження захворювань і пошук нових терапевтичних підходів. Однак їхня практична цінність визначатиметься не складністю алгоритмів, а якістю біологічних даних, точністю прогнозів та результатами незалежної експериментальної перевірки.

Глосарій термінів та концептів

Віртуальна клітина (Virtual Cell) — обчислювальна модель живої клітини, яка використовує біологічні дані та алгоритми штучного інтелекту для прогнозування клітинних процесів і реакцій на зовнішні або внутрішні впливи.
Цифрова біологія (Digital Biology) — міждисциплінарний напрям науки, що поєднує біологічні дослідження, математичне моделювання, аналіз великих даних і штучний інтелект для вивчення живих систем.
Цифровий двійник клітини (Digital Cell Twin) — цифрова модель, призначена для відтворення характеристик і поведінки конкретної клітини або клітинної системи. На відміну від моделей окремих процесів, концепція цифрового двійника передбачає комплексніше моделювання біологічного стану та його змін.
Експресія генів (Gene Expression) — процес використання генетичної інформації для утворення функціональних продуктів, зокрема РНК і білків. Аналіз експресії генів допомагає визначати активність клітинних процесів та їхні зміни під впливом різних чинників.
Просторова транскриптоміка (Spatial Transcriptomics) — сукупність технологій для дослідження експресії генів зі збереженням інформації про просторове розташування вимірювань у тканині. Дозволяє аналізувати молекулярні особливості клітин у контексті їхнього мікросередовища.
Одноклітинне секвенування РНК (scRNA-seq) — метод визначення профілів експресії генів в окремих клітинах. Використовується для виявлення клітинних популяцій, дослідження їхніх функціональних станів і молекулярних відмінностей.
Кріоелектронна томографія (Cryo-ET) — метод тривимірного дослідження біологічних структур за допомогою електронної мікроскопії заморожених зразків. Дозволяє вивчати внутрішньоклітинну організацію та молекулярні комплекси з високою деталізацією.
Мультимодальна модель штучного інтелекту (Multimodal AI Model) — алгоритм, здатний поєднувати різні типи інформації, наприклад генетичні, білкові, структурні та просторові дані. У цифровій біології такі моделі використовують для комплекснішого аналізу клітинних процесів.
Клітинна пертурбація (Cellular Perturbation) — цілеспрямоване експериментальне втручання, яке змінює стан або функціонування клітини, наприклад пригнічення гена чи вплив лікарської речовини. Аналіз наслідків таких втручань допомагає досліджувати біологічні механізми та навчати прогностичні моделі.
Експерименти in silico — дослідження, які виконують за допомогою комп’ютерного моделювання замість безпосереднього експерименту з біологічним матеріалом. Використовуються для попередньої перевірки гіпотез, прогнозування клітинних реакцій і визначення пріоритетів подальших лабораторних досліджень.