Das Labor von Daniel McKinnon geht die Diagnose seltener Krankheiten an, indem es die Kosten für genetische Experimente von 50.000 $ auf 0,50 $ pro Test senkt. Die Pipeline: Robotergestützte Automatisierung führt 384 Experimente parallel pro Platte durch (Tausende weitere sind bereits eingeplant), KI-entworfene Primer und Versuchsprotokolle, anschließend wertet KI die riesigen Ausgabedatensätze aus. Der angestrebte Anwendungsfall ist die Erstellung von Mutationswirkungsprofilen in fetalen Lungenzellen. Die 100.000-fache Kostensenkung beruht nicht auf einem einzelnen Durchbruch, sondern auf der gebündelten Effizienz aus automatisiertem Nasslabor, KI-gestütztem Design und KI-Analyse in großem Maßstab. Gelingt der Einsatz in der Produktion, verändert das die Wirtschaftlichkeit der Forschung zu seltenen Krankheiten grundlegend: Was bisher unerschwinglich teuer war, lässt sich dann ganz einfach in großem Umfang durchführen.