Vědci zabývající se proteiny a umělá inteligence jdou proti sobě

Tým vědců zabývajících se proteiny na Rutgers University šel proti počítačovému programu. 

Varování pro ty, kteří nechtějí znát výsledek: umělá inteligence vyhrála. Ale pouze o chloupek. 

Srovnání lidí s umělou inteligencí

Vědci se rozhodli provést experiment, ve kterém by člověk s hlubokým porozuměním navrhování proteinů a jejich samo-skládání soutěžil s umělou inteligencí s predikčními schopnostmi. Na prvním místě mezi potenciálními vědci byl Vikas Nanda, výzkumník na Centru pro pokročilou biotechnologii a medicínu (CABM) na Rutgers. 

Experiment měl za cíl zjistit, zda člověk nebo umělá inteligence bude lepší v předpovídání, které sekvence proteinů se spojí nejúspěšněji. 

Výsledky byly zveřejněny v Nature Chemistry.

Nanda, výzkumníci z Argonne National Laboratory v Illinois a další kolegové z celé USA říkají, že bitva byla „blízko, ale rozhodná“. Soutěž postavila Nandu a několik jeho kolegů proti programu umělých inteligencí, který vyhrál o malou marži. 

Vědci usilují o získání více znalostí o samo-skládání proteinů, protože se domnívají, že pokud jej lépe pochopí, mohli by navrhnout nové a inovativní produkty pro lékařské a průmyslové použití. Jedním z těchto produktů by mohla být umělá lidská tkáň pro rány, zatímco jiným by mohly být katalyzátory pro nové chemické produkty. 

Nanda je profesorem na katedře biochemie a molekulární biologie na Rutgers Robert Wood Johnson Medical School. 

„Navzdory naší rozsáhlé odbornosti, umělá inteligence dosáhla stejně dobrých nebo lepších výsledků v několika datových sadách, což ukazuje enormní potenciál strojového učení překonat lidské předpojatosti,“ řekl Nanda. 

Navrhování proteinů a jejich samo-skládání

Proteiny se skládají z velkého počtu aminokyselin spojených konci k konci a tyto řetězce se skládají do trojrozměrných molekul se složitými tvary. Tvar každého proteinu a aminokyseliny, které obsahuje, určují jeho chování. Výzkumníci jako Nanda se zabývají „navrhováním proteinů“, což znamená, že vytvářejí sekvence, které produkují nové proteiny. Tým nedávno navrhl syntetický protein, který může rychle detekovat VX, nebezpečnou nervovou látku. Tento nový vývoj by mohl mít velké důsledky pro nové biosenzory a léčby. 

Proteiny se samo-skládají s jinými proteiny, aby vytvořily superstruktury, které jsou důležité v biologii. V některých případech se zdá, že proteiny následují určitý design, jako je případ, kdy se samo-skládají do ochranné vnější skořepiny viru. Jindy se samo-skládají, když vytvářejí biologické struktury spojené s určitými nemocemi. 

„Porozumění samo-skládání proteinů je zásadní pro dosažení pokroku v mnoha oblastech, včetně medicíny a průmyslu,“ řekl Nanda.

Nanda a pět dalších kolegů obdrželi seznam proteinů a byli požádáni, aby předpověděli, které z nich se pravděpodobně samo-skládají. Předpovědi byly poté srovnány s předpověďmi počítačového programu. 

Lidští experti použili pravidla založená na svých pozorováních chování proteinů v experimentech, včetně vzorců elektrických nábojů a stupně averze k vodě. Vybrali 11 proteinů, které předpověděli, že se samo-skládají, zatímco počítačový program vybral 9 proteinů. 

Jejich experiment ukázal, že lidé udělali 6 správných předpovědí z 11 proteinů, zatímco počítačový program vybral 9. 

Experiment také prokázal, že lidský experti „preferovali“ certainé aminokyseliny nad jinými, což vedlo k nesprávným výběrům. Umělá inteligence správně vybrala některé proteiny s vlastnostmi, které je nečinily zjevnými. 

„Pracujeme na získání základního porozumění chemické povahy interakcí, které vedou ke samo-skládání, takže jsem se obával, že použití těchto programů zabrání důležitým poznatkům,“ řekl Nanda. „Ale co začínám opravdu chápat, je to, že strojové učení je jen dalším nástrojem, jako jakýkoli jiný.“