Daha önce görülmeyen hastalık gibi durumlarda veya bir ilaca yanıt olarak hücre durumunu tahmin etmek genellikle her yeni biyolojik bağlam için yeniden eğitim gerektirmiştir. Bugün, Arc, hücre durumunu yeni koşullarda doğrudan çıkarım zamanında, ince ayar gerektirmeyen bir temel model olan Stack'i yayınlıyor.

Stack, çoğu modelin gözden kaçırdığı bir şeyi yakalıyor: hücresel bağlamı. İltihaplanmış dokudaki bir T hücresi, sadece kendi genleri nedeniyle değil, çevresi nedeniyle de farklı davranır. Hücreleri bir arada işler ve bu ilişkilerden öğrenir.

Metin istmleri dil modellerini yönlendirdiği gibi, hücreler de Stack'te istem olarak hizmet verir. İlaçla tedavi edilen bağışıklık hücrelerini gözlemleyebilir ve epitel hücrelerinin aynı ilaca nasıl yanıt vereceğini tahmin edebilir; bu görev için hiç açıkça eğitilmemiştir. Bu, bağlam içinde öğrenme yapabilen veya çıkarım sırasında yeni görevlere genelleme yapabilen ilk tek hücreli temel modeldir.

Ekip, Stack'ı kullanarak Perturb Sapiens'i oluşturdu: 28 doku ve 201 pertürbasyon boyunca ~20.000 tahmin edilen hücre yanıtından oluşan bir atlas + tutturulmuş veri setleriyle doğrulanmış bir alt küme, tahminlerin gerçek biyolojiyi kapsadığını doğruladı.