Az emberi sejtek működése és komplexitása már hosszú ideje izgatja a tudósokat, de Silvana Konermann előadásában egy újszerű szemszögből közelíti meg a kérdést. Nemcsak a tudományos pálya iránti személyes szenvedélyét mutatja be, hanem arra is rávilágít, hogy az olyan betegségek, mint az Alzheimer-kór, mennyire bonyolultak: minden beteg egyedi kombinációjú kockázati tényezőkkel rendelkezik, ezért eddig elkerülte a gyógyítás lehetőségét.
Több tényező — a sejtszintű mérések fejlődése, a CRISPR-technológia és az AI ugrásszerű fejlődése — együttesen olyan kihívások megoldását ígérik, amelyekről néhány éve még álmodni sem mertek. Az egyik kulcskérdés az, hogyan lehet az AI-t arra használni, hogy megértse a sejtek „nyelvét”, az RNS-t, ahogy a mesterséges intelligencia már az emberi nyelvet is sikeresen értelmezte.
A bemutatott projekt milliárdnyi fizikai kísérleten alapul: génszabályozás CRISPR segítségével és az eltérések elemzése egyes sejtekben. E gigantikus adathalmaz révén egy univerzális „virtuális sejt” modell készül, amely képes lehet új sejttípusok vagy betegségek modellezésére anélkül, hogy azokhoz előzetes tanító adatot kellene adni — felvetve a kérdést, vajon mennyire lehet majd előrelátni és manipulálni sejtszintű folyamatokat.
Szó esik arról is, hogy a technológia széles körben elérhetővé válik kutatók számára, ennek biztonsági dilemmáiról, illetve arról, hogyan változhat meg az orvosbiológiai felfedezések üteme és minősége, ha a hipotézisek helyett adatokra épülő próba–szerencse helyett célzott, prediktív módszereket alkalmazunk. További kérdés, hogy a központilag fejlesztett modellek mennyire lesznek képesek valódi áttörést elérni a gyógyításban komplex betegségek esetén is.
