Arc Instituteがゼロショット細胞予測で2026 Virtual Cell Challengeを開始

Why it matters

Arc is turning virtual-cell performance into a recurring, experimentally grounded benchmark. The zero-shot, multi-cell-line task targets the generalization needed before these models can guide experiments across unfamiliar biology.

Arc InstituteはXの三投稿スレッドで2026年のVirtual Cell Challengeの事前登録を開始した。これは、AIモデルがタスク固有の例なしに複数の細胞株にわたる遺伝子ノックダウン応答を予測できるかどうかを測る、より難しい課題を設定するものだ。

Palo Altoの研究組織は、Silvana Konermann (@SKonermann)、Patrick Hsu (@pdhsu)、およびPatrick Collisonによって2021年に設立され、3人はFast Grantsで共同作業を行った経緯がある。KonermannはMITで神経科学の博士号を取得したStanfordの生化学教授で、機能ゲノミクスとアルツハイマー病を研究している。HsuはStanfordの病理学教授で初期のCRISPR研究者の一人であり、ゲノム工学と機械学習を組み合わせた研究室を運営している。

本大会は8月20日に開始される予定だ。Arcは事前登録期間中に参加を検討する競技者にチーム編成を促している。

より厳しい一般化テスト

2026年チャレンジは、出場者に指定された遺伝子ノックダウンが複数の細胞株の挙動をどのように変えるかをゼロショットで予測するよう求める。Arcはその予測を同じ細胞株から生成した新しい実験的摂動データと照合して採点する。

遺伝子ノックダウン実験は選択した遺伝子の活性を低下させ、その結果として生じるRNA発現や細胞状態の変化を測定できるようにする。バーチャルセルモデルはこれらの変化を計算的に予測しようとするもので、正確な予測は最終的に研究者がどの遺伝学的介入や薬剤候補を実験室で試験するかを選ぶ際に役立ち、広大な実験探索空間を絞り込む可能性がある。

マルチ細胞株かつゼロショットの形式は、Arcの初回2025年大会よりも難易度を上げる。あの大会は単一のH1ヒト胚性幹細胞コンテキストに焦点を当て、few-shot形式を採用していた：Arcは評価前にターゲット細胞型からのトレーニングサブセットを公開し、未見の摂動でモデルを評価した。Arcの実験設計の説明によれば、2025年のデータセットは約30万個の細胞と300の遺伝的摂動をカバーしていた。

Arcによれば、最初のチャレンジには114か国から5,000人以上が登録した。1,200を超えるチームが結果を提出し、300以上が最終提出を行った。BioMap ResearchのBM_xTVCチームが、ディープラーニング、タンパク質埋め込み、公開摂動データセット、および統計的特徴を組み合わせたハイブリッドシステムで1位と$100,000を獲得した。

2025年の結果はこの分野の限界も明らかにした。Arcは摂動予測モデルがすべての評価指標において常に単純なベースラインを上回ったわけではないと見出した。最も強力なエントリのいくつかは、エンドツーエンドのディープラーニングに全面的に依存するのではなく、ニューラルモデルと古典的な統計手法を組み合わせていた。未知の細胞株へ移すことは、これらのアプローチが移植可能な生物学的知見を学んだのか、それとも特定の実験コンテキストに結びついたパターンを学んだのかを直接的に検証する。

Arcはテストとそれを受けるモデルを構築している

このコンペティションはArcのより広いVirtual Cell Initiativeの一部であり、大規模な生物学データ生成、機械学習研究、実験的検証を組み合わせたものだ。Arcはこの年次コンテストを$100,000のグランドプライズを伴うものとし、遺伝学的または化学的摂動後の遺伝子発現の変化を予測するモデルの共通ベンチマークを確立する努力だと説明している。

Arc自身もバーチャルセルシステムを開発している。2025年6月にArcはSTATEを公開した。これは約1.7億個の細胞からの観察データと70の細胞コンテキストにわたる1億個超の摂動データで訓練されたモデルだ。Arcは2026年1月に、文脈内学習（in-context learning）を通じて新しいコンテキストでの細胞応答を予測することを目的としたオープンソースモデル、Stackを公開した。

その二重の役割はベンチマーク設計を重要なものにする。Arcは実験データを生成し、評価基準を設定し、大会を運営し、同じカテゴリのモデルを構築している。オープンな競争は外部チームに共有データセットと採点フレームワークを提供すると同時に、どのアーキテクチャや訓練戦略がArc自身のシステムを超えて一般化するかについてArcに証拠を与える。

このチャレンジの形式は、計算生物学の比較可能なテスト確立に寄与した長寿のタンパク質立体構造予測コンペティションCASPに由来している。Arcの2026年版はそのモデルを細胞応答予測に適用するもので、評価はデータセット、細胞型、摂動、および採点方法にわたって断片化したままである。

NVIDIA、10x Genomics、およびUltima Genomicsがスポンサーとして戻ってくる。彼らの関与はまたコンテストを支えるインフラストラクチャを反映している：モデル訓練のためのGPU計算、遺伝子発現を測定するためのシングルセル解析ツール、そしてゴールドスタンダードとして用いる実験結果を出力するためのシーケンシングシステムだ。

事前登録は8月4日に開始された。8月20日の開始は、バーチャルセルモデルが既存の実験から学んだことを、これまで見たことのない細胞コンテキストに持ち込めるかどうかを判断する次の試みの始まりとなる。