細胞はプレートの上のまま。 条件を変えるのはロボット、観るのは私たち。
返ってくるのは、モデル。 どの条件で、この細胞が
よく機能するのか。根拠つきで。
ロボットが設定する条件の一つひとつが摂動であり、撮影する一コマ一コマが測定です。その時系列から、細胞がどう応答するかの因果モデルを推定します。カレン・サックスが単一細胞の摂動データに対して Science（2005） で示した手法です。
創業者
共同創業者・エンジニア
カリフォルニア大学サンタクルーズ校で生体工学・認知科学・神経科学を学ぶ。Gladstone 研究所 と Answer ALS で 1 万人超のゲノムから変異を探索。Gyori 研では、論文が本当に「これが原因だ」と言っているのかを問うビリーフモデルを開発。
共同創業者・CSO/CTO
MIT 博士（生物工学）、スタンフォード大学医学部 博士研究員。単一細胞摂動データからの因果ネットワーク推定 で Science 誌 Breakthrough of the Year 次点。論文 60 報超。
ウェットラボをお持ちの方、摂動データをお持ちの方、ぜひご連絡ください。
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