Нови Технологии

AI на Google с крачка напред в предвиждането на заболявания на база ДНК

Computer World

Ако хората имаха способността да прогнозират протеиновата структура единствено с помощта на информация от ДНК, тя би била медицинска суперсила срещу болестите, а изкуственият интелект е най-голямата надежда на човечеството да получи тази дарба. Възможността вече е по-близо, след новината за създаването на AlphaFold, невронна мрежа, проектирана от компанията DeepMind на Google, насочена именно към прогнозирането на база на ДНК. След като взима участие в конкурса за предсказване на двукратно сгъстяване на протеини, наречен Critical Assessment of Structure Prediction (CASP), AlphaFold бе обявена за победител в състезание с 98 конкуренти заради най-точното си предвиждане на 25 от 43 протеинови форми, само на база генетични последователности. Подгласникът на невронната мрежа на DeepMind е имал успеваемост едва 3 от 43.

Протеините са ключови фактори във физиологичните процеси на всяко живо същество. Техните структури са кодирани в ДНК и са отговорни за свиване на мускулите, превръщане на храната в енергия, борба с болести и предаване на сигнали. Функцията на протеините зависи от тяхната уникална 3D структура. Начинът, по който са оформени, е пряко свързан с това, което те правят в тялото. Например, антителата имат "куки", които прихващат и маркират вируси и бактерии, а лигаментните протеини предават напрежение.

Способността да се предскаже протеиновата форма може да даде възможност на учените да научат повече за това как дефектите в нея конкретно засягат тялото и да разработят нови целеви терапии. Тяхната специфична структура е ключова - 3D формата определя функцията на протеина. Погрешните форми на протеините пък са свързани с много здравни проблеми като диабет тип 2 и болестта на Паркинсон.

Постиженията на софтуера на DeepMind, базиран на изкуствен интелект и наречена "агент", успява да се научи да играе 49 различни ретро компютърни игри още през 2015 г., което го прави първата компютърна програма, способна самостоятелно да поема голямо разнообразие от задачи. Две други програми, наречени AlphaZero и AlphaGo, успяха да победят най-добрите човешки и компютърни играчи в шаха и древната китайска игра Го. Впоследствие AlphaGo беше преработена като AlphaGo Zero, за да играе Го без предварително да бъде обучавана, т.е. тя се учеше да играе, докато накрая не започне да ечели.

Невронната мрежа AlphaFold е обучавана с банка от хиляди известни протеини, докато не се научи точно да предвижда 3D формата на протеините. Резултатите ѝ бележат значително подобрение в сравнение с други съществуващи технологии, не само в равнищата на точност, но и като финансова рентабилност. Други техники за идентифициране на протеините като крио-електронна микроскопия и ядрено-магнитен резонанс се нуждаят от много опити и грешки, които включват години работа и много инвестиции. Като се има предвид сложността в тази област, постижението на AlphaFold в конкурса CASP е най-малкото показателно за разширяващите се възможности за научни изследвания с помощта на изкуствен интелект.





© Ай Си Ти Медиа ЕООД 1997-2019 съгласно Общи условия за ползване

X