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Algorithmen, die von Unternehmen wie Netflix verwendet werden, könnten die biologische Sprache von neurodegenerativen Krankheiten entschlüsseln

Gesundheitswesen

Algorithmen, die von Unternehmen wie Netflix verwendet werden, könnten die biologische Sprache von neurodegenerativen Krankheiten entschlüsseln

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Mächtige Algorithmen, die von Unternehmen wie Netflix, Facebook und Amazon verwendet werden, könnten große Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung haben. Sie haben gezeigt, dass sie die biologische Sprache von Krebs und anderen neurodegenerativen Krankheiten wie Alzheimer-Krankheit vorhersagen können.

Diese Initiative wurde von Wissenschaftlern am St. John’s College, University of Cambridge, durchgeführt, die große Datenmengen, die über Jahrzehnte produziert wurden, in ein Computer-Sprachmodell einführten. Das Ziel war es, zu sehen, ob künstliche Intelligenz (KI) fortschrittlichere Entdeckungen als Menschen machen kann, und sie fanden genau das mit der Fähigkeit der Technologie, die biologische Sprache zu entschlüsseln.

Die Studie wurde in der wissenschaftlichen Zeitschrift PNAS, mit dem Titel „Learning the molecular grammar of protein condensates from sequence determinants and embeddings“ veröffentlicht. Laut den Experten könnte sie verwendet werden, um „die grammatischen Fehler innerhalb von Zellen zu korrigieren, die Krankheiten verursachen“.

Professor Tuomas Knowles ist der Hauptautor des Papiers und ein Fellow am St. John’s College.

“Die Einführung von Machine-Learning-Technologie in die Forschung zu neurodegenerativen Krankheiten und Krebs ist ein absoluter Game-Changer. Letztendlich wird das Ziel darin bestehen, künstliche Intelligenz zu verwenden, um gezielte Medikamente zu entwickeln, um die Symptome dramatisch zu lindern oder Demenz ganz zu verhindern.”

Mächtige Algorithmen

Die Machine-Learning-Algorithmen, die von Unternehmen wie Netflix und Facebook verwendet werden, machen sehr gut begründete Vorhersagen über Verbraucher und ihre nächsten Schritte. Das ist es, was passiert, wenn Netflix einen neuen Film empfiehlt oder Facebook einen neuen Freund empfiehlt. Sprachassistenten wie Alexa und Siri können Einzelpersonen sofort erkennen und reagieren.

Dr. Kadi Liis Saar ist die erste Autorin des Papiers und eine Research Fellow am St. John’s College. Sie verwendete ähnliche Technologie, um ein großes Sprachmodell zu trainieren, das darauf abzielte, zu identifizieren, was mit Proteinen während einer Krankheit passiert.

“Der menschliche Körper ist die Heimat von Tausenden und Tausenden von Proteinen und Wissenschaftler wissen noch nicht, welche Funktion viele von ihnen haben. Wir baten ein neuronales Netzwerk-basiertes Sprachmodell, die Sprache der Proteine zu lernen”, sagte sie.

“Wir baten das Programm speziell, die Sprache der umgestaltbaren biomolekularen Kondensate zu lernen – Tropfen von Proteinen, die in Zellen gefunden werden -, die Wissenschaftler wirklich verstehen müssen, um die Sprache der biologischen Funktion und Fehlfunktion zu knacken, die Krebs und neurodegenerative Krankheiten wie Alzheimer verursachen. Wir fanden heraus, dass es lernen kann, ohne dass man es ihm explizit sagt, was Wissenschaftler bereits über die Sprache der Proteine über Jahrzehnte der Forschung herausgefunden haben.”

Wissenschaftler glauben, dass es mehrere hundert neurodegenerative Krankheiten gibt, wobei die häufigsten Alzheimer-Krankheit, Parkinson-Krankheit und Huntington-Krankheit sind. Alzheimer-Krankheit betrifft 50 Millionen Menschen auf der ganzen Welt, und während der Krankheit bilden Proteine Klümpchen und töten gesunde Nervenzellen.

Protein-Kondensate und NLP-Technologie

Bei einem gesunden Gehirn können diese Proteinmassen effektiv beseitigt werden. Laut jüngsten Erkenntnissen glauben Wissenschaftler nun, dass einige gestörte Proteine Kondensate bilden, die flüssigkeitsähnliche Tropfen von Proteinen sind. Diese haben keine Membran und verschmelzen frei miteinander, und sie können sich bilden und neu bilden.

“Protein-Kondensate haben in der wissenschaftlichen Welt recently viel Aufmerksamkeit erhalten, weil sie wichtige Ereignisse in der Zelle wie Genexpression – wie unsere DNA in Proteine umgewandelt wird – und Proteinsynthese – wie die Zellen Proteine herstellen – kontrollieren”, sagte Professor Knowles.

“Jede Defekt, der mit diesen Protein-Tropfen verbunden ist, kann zu Krankheiten wie Krebs führen. Deshalb ist es wichtig, die Natural Language Processing-Technologie in die Forschung zu den molekularen Ursachen der Protein-Fehlfunktion einzubringen, wenn wir die grammatischen Fehler innerhalb von Zellen korrigieren wollen, die Krankheiten verursachen”, fuhr er fort.

“Wir fütterten den Algorithmus mit all den Daten, die über die bekannten Proteine vorliegen, damit er lernen und die Sprache der Proteine vorhersagen kann, genauso wie diese Modelle die menschliche Sprache lernen und wie WhatsApp weiß, welche Wörter Sie verwenden sollten”, sagte Dr. Saar.

“Dann konnten wir ihn nach der spezifischen Grammatik fragen, die dazu führt, dass nur einige Proteine Kondensate innerhalb von Zellen bilden. Es ist ein sehr schwieriges Problem und die Lösung wird uns helfen, die Regeln der Sprache der Krankheit zu lernen”, fuhr Dr. Saar fort.

Die Haupttreiber hinter dieser technologischen Entwicklung sind die zunehmende Verfügbarkeit von Daten, höhere Rechenleistung und technische Fortschritte. Machine Learning hat das Potenzial, die Forschung in diesen Bereichen dramatisch zu verändern und Entdeckungen zu ermöglichen, die nie vorhergesagt werden konnten.

Laut Dr. Saar “kann Machine-Learning frei von den Einschränkungen sein, was Forscher für wissenschaftliche Explorationen halten, und es wird bedeuten, dass neue Verbindungen gefunden werden, die wir noch nicht einmal konzipiert haben. Es ist wirklich sehr aufregend.”

Das neue Netzwerk ist für Forscher auf der ganzen Welt verfügbar, und eine zunehmende Anzahl von Wissenschaftlern ist beteiligt.

Alex McFarland ist ein KI-Journalist und Schriftsteller, der die neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz erforscht. Er hat mit zahlreichen KI-Startups und Veröffentlichungen weltweit zusammengearbeitet.