Для IIMI персональный подход начинается с различий между людьми. Медицинский опыт помогает сохранять связь между технологиями и человеком.
В IIMI Institute искусственный интеллект входит в повседневную работу. Институт соединяет многолетний медицинский опыт с развитием собственных технологий.
Переход
Слой 1Последовательность
Слой 2Клеточный контекст
Слой 3Структура данных
Глубина в связях
Что превращает данные в понимание?
Данные о человеке приходят слоями: наследственность, лабораторные измерения, история наблюдений. Каждый слой по отдельности говорит немного.
Больше понимания.
Понимание появляется там, где слои сопоставлены друг с другом: наследственность рядом с измерениями, измерения рядом с историей. Так IIMI Institute подходит к данным: не по одному источнику, а по связям между ними.
ИИ помогает читать ДНК, сопоставлять данные и проверять новые идеи. Исследования показывают, как расширяются возможности этой области.
Масштаб
Модели
Исследование
Горизонты
01 / 09
Измеренные данные · 2002–2025
Данных о ДНК становится больше.
Открытые архивы показывают масштаб генетических данных, с которыми работает современная биология.
GenBank traditionalWGS
GenBank: число нуклеотидных оснований в двух разделах архива. Декабрьские снимки; логарифмическая шкала. Данные прочитаны 11.09.2026.
В архиве последовательности разных организмов, а не геномы людей.
Источник и пояснение
Traditional GenBank и WGS показаны отдельно. Размеры архива на дату релиза не равны числу новых исследований за год. Для единого годового ряда выбран декабрь; снимок августа 2026 года доступен отдельно.
R01 · GenBank and WGS Statistics · NCBI / NLM / NIH. Открыть источник
Посмотреть данные
Снимок
traditional
WGS
дек 2002
28 507 990 166
6 702 372 564
дек 2003
36 553 368 485
14 523 454 868
дек 2004
44 575 745 176
35 009 256 228
дек 2005
56 037 734 462
59 638 900 034
дек 2006
69 019 290 705
81 611 376 856
дек 2007
83 874 179 730
106 505 691 578
дек 2008
99 116 431 942
141 374 971 004
дек 2009
110 118 557 163
158 317 168 385
дек 2010
122 082 812 719
177 385 297 156
дек 2011
135 117 731 375
239 868 309 609
дек 2012
148 390 863 904
356 002 922 838
дек 2013
156 230 531 562
556 764 321 498
дек 2014
184 938 063 614
848 977 922 022
дек 2015
203 939 111 071
1 297 865 618 365
дек 2016
224 973 060 433
1 817 189 565 845
дек 2017
249 722 163 594
2 466 098 053 327
дек 2018
285 688 542 186
3 656 719 423 096
дек 2019
388 417 258 009
6 277 551 200 690
дек 2020
723 003 822 007
11 830 842 428 018
дек 2021
1 053 275 115 030
14 922 033 922 302
дек 2022
1 635 594 138 493
19 086 596 616 569
дек 2023
2 570 711 588 044
24 651 580 464 335
дек 2024
5 085 904 976 338
32 983 029 087 303
дек 2025
6 651 459 875 408
42 125 323 988 215
авг 2026
8 236 878 868 450
50 829 714 144 609
Измеренные данные · 2015–2025
Наука изучает форму молекул.
Биология не ограничивается последовательностью. Пространственные структуры помогают исследовать, как устроены молекулы.
20159 242
201610 801
201711 056
201811 157
201911 467
202013 976
202112 567
202214 247
202314 445
202415 279
202517 566
010 00020 000
записей выпущено за год
Публично выпущенные структурные записи wwPDB за год. Полные годы; редакция таблицы от 1 сентября 2026 года.
Это записи архива, а не уникальные белки. Почему архив растёт, график не говорит.
Источник и пояснение
Используется таблица Number of Structures Released per year, а не статистика поданных записей. Неполный 2026 год исключён. Исторические значения могут пересматриваться при изменении статуса записей.
Вход около 1 млн пар оснований, на выходе 11 типов сигналов, собранных на схеме в четыре группы.Источник и пояснение
Группы: транскрипция, сплайсинг, доступность и регуляторные отметки, пространственные контакты. Разрешение и задачи проверки различаются между выходами. Иллюстрация не изображает реальную последовательность или результат IIMI.
Модель GET объединяет информацию о ДНК с измерениями в клетке, чтобы прогнозировать активность генов.
Вход 1Мотивы ДНК
Вход 2 · измерениеДоступность участков ДНК в клетке
МодельGET
ВыходПрогноз активности генов
ОтдельноСравнение с измеренной активностью генов
Два входа: мотивы ДНК и измеренная в клетке доступность участков ДНК (доступность хроматина). Выход: прогноз активности генов.
Модель смотрит не только на ДНК: измерения по самой клетке подаются отдельно.
Источник и пояснение
В работе описаны 213 типов клеток для предобучения и 153 типа с парными данными для последующих этапов. Это не число пациентов и не процент качества. На схеме важна структура входов, а не соревнование моделей.
В исследовании сравнили, как две версии ИИ извлекают сведения из лабораторных документов.
MedGemma 1 4BMedGemma 1.5 4B
EHR Dataset 2 · закрытый
7891
EHR Dataset 3 · закрытый
5071
EHR Dataset 4 · закрытый, синтетический
2564
Mendeley Clinical Laboratory Test Reports · открытый
85
050100
Macro-F1, шкала 0–100
Извлечение полей лабораторных документов. Macro-F1 по шкале 0–100. Доверительные интервалы в выбранной таблице не приведены.
Три набора закрытые, один из них синтетический, четвёртый открытый.
Источник и пояснение
В четырёх наборах опубликованы пары 78→91, 50→71, 25→64 и 85→85. Сравнивать можно две версии внутри каждого набора; усреднять четыре набора в общую «точность AI» нельзя.
Созданные с помощью модели участки ДНК проверили на дрозофиле. Исследователи измеряли, проявится ли нужная активность в выбранных клетках.
Клетки Кеньона
10 из 13
Периневральная глия
4 из 6
закрашенный значок значит, что нужная активность найдена; пустой значит, что не найдена
Целевая активность найдена у 10 из 13 выбранных конструкций для клеток Кеньона и у 4 из 6 для периневральной глии. Это две отдельные серии одного исследования.
Наборы небольшие, и это опыт на дрозофиле, не на людях.
Источник и пояснение
У трёх конструкций без целевого GFP-сигнала в первой серии отсутствовал также клеточный маркер; поэтому оставшиеся символы нельзя автоматически подписывать «ошибки AI».
R06 · Cell-type-directed design of synthetic enhancers · Nature · 12.12.2023. Открыть источник
Посмотреть данные
Серия
Обнаружено
Проверено
Клетки Кеньона
10
13
Периневральная глия
4
6
Исследовательский агент · Science, 2026
ИИ помогает проводить исследования.
Исследовательские агенты могут планировать задачи, обращаться к инструментам и выполнять код. Biomni показывает один из примеров такого подхода.
01Вопрос
02План
03Инструменты
04Код / анализ
05Проверяемый результат
Проверка возвращается в план
Концептуальная схема: вопрос → план → инструменты и код → проверяемый результат.Источник и пояснение
Использовано описание итоговой публикации. Скорость, проценты успеха и другие численные показатели не заявляются: они требуют проверки полного текста, а не переноса из раннего препринта.
Один из экспертных сценариев: модели помогают исследовать клетки, а измерения позволяют проверять модели.
2035
Сценарий
Модель и эксперимент сближаются: автоматизация исследовательских действий, интерпретация новых измерений, проверяемые биологические модели.
Качество данныхПроверяемостьСовместимость
Возможное направление развития: более автоматизированные исследования и проверяемые модели биологии.Источник и пояснение
Условия продвижения: качественные данные, воспроизводимые эксперименты, совместимость инструментов и доступная исследовательская инфраструктура.
R08–R10 · Sanger Genomics Futures Series · Wellcome Sanger Institute. Открыть источник
Экспертный сценарий · горизонт 2050
Более сложные цифровые модели биологии.
В экспертных обсуждениях рассматриваются более сложные модели и более широкий доступ к исследовательским технологиям.
2050
Сценарий
Моделирование сложных систем, взаимодействие AI и исследователей, международная доступность исследовательских инструментов. Структура остаётся открытой: это горизонт, а не шкала недостающей точности.
ВалидацияБезопасностьДоступность
Возможности будущего: моделирование сложных систем, взаимодействие AI и исследователей, международная доступность инструментов.Источник и пояснение
Остаются открытыми вопросы качества данных, проверки моделей, безопасности, доверия и равного доступа. Эти условия нельзя заменить одной растущей кривой.
R08–R10 · Wellcome Sanger Institute, горизонты 2025 года. Открыть источник
Не просто больше данных. Больше понимания.
Подход IIMI Institute
Для IIMI важна связь между медицинским опытом, данными и особенностями человека.
