Gerade heute wurde das gesamte Internet mit der Geschichte dieses Post-00er-Typen überschwemmt! Dieser Internetnutzer namens Seth Howes nutzte einen tragbaren Sequenzierer und Claude, um die vollständige Genomsequenzierung unabhängig in seinem Wohnzimmer durchzuführen, und verfolgte erfolgreich den pathogenen Mechanismus von Autoimmunerkrankungen in seiner Familie über mehrere Generationen hinweg.
Mit einem Sequenzer in der Größe eines USB-Flash-Laufwerks und mehreren KI-Modellen schloss Seth Howes, ein junger Mann, der in den 2000er Jahren geboren wurde, die Genomsequenzierung in seinem Wohnzimmer ab und löste im Alleingang das seit Jahrzehnten ungelöste Rätsel um die Autoimmunerkrankung seiner Familie. Im Jahr 2023 werden die Kosten für die Fertigstellung einer gesamten menschlichen Genomsequenz 2,7 Milliarden US-Dollar betragen, aber er hat nur 1.100 US-Dollar ausgegeben!
Diese Probleme haben unzählige Kliniker ratlos zurückgelassen.
Bisher konnte kein Kliniker diese Mechanismen erklären. Nach mehr als zehn Jahren Behandlung und unzähligen Krankenhausbesuchen wurde die Antwort endlich in meinem eigenen Wohnzimmer gefunden.
Dieses Experiment ist so schockierend, dass die Biotechnologie-Kreis jetzt in einem Schockzustand ist!
Claudes großes Modell verwandelte die Gensequenzierung tatsächlich von einer kapitalintensiven Tätigkeit in ein persönliches Werkzeug.
Der Ort der biologischen Forschung ist nicht mehr eine teure Maschine in einem Spitzenlabor oder eine öffentliche Plattform in einer medizinischen Fakultät, sondern Ihr eigenes Wohnzimmer!
Labor auf Tisch, inklusive Heizmodul, Vortexer, Minizentrifuge, Pipette, MinION
Jetzt ist dieser Beitrag im Internet angekommen.
Menschen, die zehn Jahre lang Experimente im Labor durchgeführt haben, sagen voller Rührung: Sie sind so professionell.
Menschen, die Genforschung betreiben, sagen, dass dieses Genomsequenzierungsprojekt zu ihrem Forschungsumfang passt.
Ein an Tumoren leidender Patient sagte, dass dieses Experiment von großer Bedeutung sei.
Man kann sagen, dass dies eine Do-it-yourself-Praxis ist, die die gesamte Biosphäre schockieren kann: Von da an durchbrach die biologische Forschung das Monopol der Institutionen und trat vollständig in die Ära des Einzelnen ein!
Er hofft, durch den Schmerz die Entscheidungskraft des Lebens zurückzugewinnen
Seth Howes ist ein ehemaliger Exolabs-Ingenieur und hat einen MD von Oxford und einen Doktortitel in maschinellem Lernen vom Imperial College.
Seths Forschung entstand nicht aus akademischem Interesse, sondern aus einem starken familiären genetischen Druck.
In seiner Familie gibt es eine lange Vorgeschichte von hochriskanten Autoimmunerkrankungen.
Während er Experimente durchführte, erlitt seine Schwester, die noch keine 40 Jahre alt war, krankheitsbedingt schwere Leberschäden. Sie musste zwei Jahre warten, bevor sie eine Leberquelle für eine Operation erhielt.
„Ich mache mir keine Illusionen darüber, dass wir die Krankheiten unserer Familie heilen können, aber ich möchte verstehen, warum sich unser Körper von Generation zu Generation weiterhin selbst auffrisst.“
Es war diese Neugier auf den zugrunde liegenden Code des Lebens, gepaart mit dem Streben nach Datenschutz, die ihn zu der Entscheidung veranlassten, in seinem Wohnzimmer eine „digitale Apothekerwerkbank“ zu bauen.
Denn seiner Meinung nach „sollten Ihre privatesten Daten niemals Ihr Haus verlassen.“
Core-Black-Technologie: exponentieller Segen der KI
In der Vergangenheit war die Sequenzierung des gesamten Genoms großen Labors vorbehalten und kostete Hunderttausende Dollar.
Der Schlüssel zu Seths Erfolg liegt dieses Mal in der Segnung dreier Elemente.
Hardware: Ein „Gen-Reader“ in Ihrer Tasche
Was die Hardware betrifft, nutzte er zunächst den Oxford Nanopore MinION-Sequenzer.
Dieses Ding ist nur so groß wie ein USB-Stick und kann DNA-Sequenzen lesen, wenn es an einen Computer angeschlossen wird.
Vor ein paar Jahren hätte das Gleiche einen raumfüllenden Illumina-Sequenzer, ein engagiertes Team und ein sechsstelliges Budget erfordert.
Nun ist dieses Gerät, das nur die Größe einer Powerbank hat, mit etwa 2.000 Nanoporen (nur 1 Nanometer Durchmesser) gefüllt. Wenn DNA-Fragmente durch diese Löcher gelangen, werden die verursachten Mikrostromveränderungen aufgezeichnet und in genetische Codes umgewandelt.
Es reduziert die Kosten für die Sequenzierung von Hunderttausenden Dollar auf die 1.000-Dollar-Marke und könnte in Zukunft sogar auf 100 Dollar sinken.
Man kann sagen, dass MinION das „Lesen von DNA“ von einer kapitalintensiven Tätigkeit in eine werkzeugbasierte Fähigkeit verwandelt hat.
So wie 3D-Drucker die „Fertigung“ von der Fabrik auf den Desktop verlagern, verlagert MinION die „Sequenzierung“ vom Labor ins Wohnzimmer.
KI-Modell: vom „Code lesen“ zum „Funktionen verstehen“
Im Experiment reicht es jedoch nicht aus, die vier Basen A, T, C und G abzulesen.
Vor Ihnen liegen drei Milliarden Basenpaare Rohdaten, und wenn Sie nicht wissen, was sie bedeuten, sind es nur ein paar Buchstaben.
Hier kommt KI ins Spiel. In den Experimenten wurden zwei Schlüsselmodelle verwendet.
Der erste ist Evo2.
Hierbei handelt es sich um ein vom Arc Institute entwickeltes grundlegendes Genommodell mit einer Parameterskala von 7 Milliarden, das auf den Genomdaten von mehr als 120.000 Arten auf der ganzen Welt trainiert wurde. Was es tun kann, ist: Bei einer gegebenen DNA-Sequenz die biologische Funktion dieser Sequenz vorhersagen.
Sie müssen es erkannt haben – dies ist eine biologische Version von GPT!
GPT versteht die menschliche Sprache und Evo2 versteht die Sprache des Lebens. Der Unterschied besteht darin, dass das Buch, das Evo2 liest, 3 Milliarden Buchstaben lang ist.
Das zweite ist AlphaGenome.
Produziert von Google DeepMind, das auf die Vorhersage von Genomfunktionen spezialisiert ist. Es sagt Ihnen nicht nur, „welches Protein von dieser DNA kodiert wird“, sondern sagt auch voraus, „welchen Einfluss eine Mutation an dieser Stelle auf die Genexpression und die Chromatinstruktur haben wird“.
Vom „Lesen der DNA“ zum „Verstehen der DNA-Funktion“ dauerte die Überprüfung dieses Sprungs früher ein ganzes molekularbiologisches Labor mehrere Monate. Jetzt kann ein Modell nur wenige Stunden lang laufen und die Ergebnisse stehen zur Verfügung.
Vereinfachte Oberfläche: Große Modelle werden zu „Laborassistenten“
Apropos überraschendstes Detail an der ganzen Sache war nicht der Sequenzer oder das Genommodell, sondern Claude.
Seth nutzte Claude, um während der Operation die BED-Datei zu erstellen.
BED-Dateien sind ein Standarddatenformat für die Genomik, in dem die Koordinateninformationen bestimmter Regionen des Genoms aufgezeichnet werden. In der Vergangenheit mussten zum Schreiben dieser Art von Dateien Fachleute mit Kenntnissen in der Bioinformatik diese manuell schreiben oder spezielle Befehlszeilentools verwenden.
Der aktuelle Ansatz besteht darin, Claude mithilfe natürlicher Sprache zu sagen: „Generiere eine BED-Datei für mich, um diese Genregionen abzudecken“, und sie wird generiert.
Biologische Operationen wurden von Sprachschnittstellen übernommen.
Die Ära der persönlichen Labore ist da
Nun bilden die Demokratisierung der Hardware (MinION), die exponentielle Verbesserung des KI-Verständnisses (Evo2 + AlphaGenome) und die Glättung der Betriebsschwelle durch Sprachschnittstellen (Claude) direkt eine vollständige Paradigmenwechselkette.
Jeder Link allein ist keine Neuigkeit. Doch als sich die drei Ringe gleichzeitig schließen, geht etwas schief!
Ein neugieriger junger Mann löste in seinem Wohnzimmer ein Rätsel, das Ärzten mehr als zehn Jahre lang verborgen geblieben war.
Die Auswirkung dieses Vorfalls besteht nicht darin, dass Seths persönliche Geschichte legendär ist, sondern darin, dass er eine sich beschleunigende Kurve offenbart.
Der Abwärtstrend der Sequenzierungskosten ist noch schwerwiegender als das Mooresche Gesetz.
Im Jahr 2003 beliefen sich die Kosten für die Fertigstellung einer menschlichen Genomsequenz auf 2,7 Milliarden US-Dollar. Im Jahr 2007 sank sie auf 10 Millionen. Im Jahr 2014 sank er auf 1.000 US-Dollar. Im Jahr 2024 werden einige Plattformen bereits Preise unter 200 US-Dollar erzielen können.
Das nächste Ziel sind 100 $.
Die Steigung dieser Kurve bedeutet, dass die Sequenzierung Ihres eigenen Genoms in nicht allzu ferner Zukunft weniger kosten könnte als eine vollständige körperliche Untersuchung.
Die erste Reaktion vieler Menschen ist: Ist das nicht nur ein Hobbyprojekt für Geeks? Wer von den normalen Menschen würde sein Genom zu Hause testen?
Aber denken Sie zurück: Wie viele Menschen dachten im Jahr 2010, dass „normale Menschen zu Hause 3D-Drucker verwenden würden“?
Jedes Mal, wenn die Werkzeugkette geschlossen wird, verkürzt sich die Zeitspanne vom Geek-Spielzeug bis zur Massenanwendung. Der Fensterzeitraum kann dieses Mal kürzer sein, da die treibende Kraft dahinter eine starre Nachfrage ist.
Wohnzimmer-Experimentprotokoll: Wie kann man die eigene DNA zu Hause „lesen“?
Die von Seth veröffentlichten vollständigen Betriebsanweisungen zeigen, dass neben Präzisionspipetten auch viele seiner Laborgeräte gebraucht von eBay oder AliExpress stammen.
Bei der Probenentnahme nahm er keine komplizierten Blutabnahmen vor, sondern rieb die Innenseite seiner Wange mit einem sterilen Mundtupfer ab. Er erhielt mit nur einem Abstrich etwa 5-7 Mikrogramm DNA, was weit über dem für das Experiment erforderlichen 1 Mikrogramm liegt.
Adaptives Sampling ist der Trumpf von MinION.
Seth nutzt die Softwaresteuerung, um den Sequenzierer ein „vorläufiges Screening“ durchführen zu lassen, wenn er die ersten 500 Basen jedes Fragments liest: Wenn es sich um ein immunbezogenes Gen handelt, das ihn beunruhigt, lesen Sie weiter; Wenn nicht, kehren Sie die Spannung um, um den DNA-Strang „auszuspucken“ und durch den nächsten zu ersetzen.
Nanoporen-Aktivitätsstatus auf dem MinKNOW-Bedienfeld wenige Minuten nach Beginn des Laufs
Dabei nutzte er das Mac Studio des M3 Ultra-Chips zur Echtzeit-Basisidentifizierung und nutzte NVIDIAs DGX Spark, um die Analysegeschwindigkeit zu erhöhen und die Rechenleistung sicherzustellen.
Die Biologie ist kein individuelles Monopol mehr
In den 1970er Jahren waren Computer großen Unternehmen vorbehalten, dann kamen Personalcomputer und dann das Internet auf den Markt.
Die Biologie geht den gleichen Weg.
Der Sequenzer ist der Personal Computer, das Genom-Basismodell ist das Betriebssystem und Claude ist die Benutzeroberfläche. Wenn alle drei Schichten gleichzeitig vorhanden sind, kommt der „PC-Moment“ der Biologie.
Der Nachmittag, an dem Seth in seinem Wohnzimmer mit der Sequenzierung seines Genoms fertig war, könnte der erste Rahmen dieses Augenblicks gewesen sein.
Wenn man zehn Jahre später zurückblickt, wird 2026 wahrscheinlich ein Wendejahr sein.
Die Bedeutung dieses Experiments geht weit über den Sieg eines Technikfreaks hinaus. Es markiert, dass die biologische Forschung einen Paradigmenwechsel vom institutionellen Monopol zum individuellen DIY-Modus durchläuft.
Wenn komplexe biologische Vorgänge durch KI in Sprachkonversationen vereinfacht werden und teure Instrumente für jedermann erschwinglich werden, können normale Menschen die zugrunde liegende Logik des Lebens aktiv analysieren.
Wie Seth sagte, fand er das Vergnügen am Computerspielen schon als Kind, als er sich mit genetischen Schaltkreisen beschäftigte. Dieser „Geek-Geist“ eröffnet eine neue Ära.
Wie viele weitere Wunder wird die KI als nächstes schaffen?