Algoritma yang Digunakan oleh Perusahaan seperti Netflix Dapat Menerjemahkan Bahasa Biologis Penyakit Neurodegeneratif

Algoritma yang kuat yang digunakan oleh perusahaan seperti Netflix, Facebook, dan Amazon dapat memiliki implikasi besar dalam perawatan kesehatan. Mereka telah menunjukkan kemampuan untuk memprediksi bahasa biologis kanker dan penyakit neurodegeneratif lainnya seperti Alzheimer.

Inisiatif ini diambil oleh akademisi di St. John’s College, University of Cambridge, yang memberi makan data besar yang dihasilkan selama beberapa dekade ke dalam model bahasa komputer. Tujuannya adalah untuk melihat apakah kecerdasan buatan (AI) dapat membuat penemuan yang lebih maju daripada manusia, dan mereka menemukan hal itu dengan kemampuan teknologi untuk menerjemahkan bahasa biologis.

Studi ini diterbitkan dalam jurnal ilmiah PNAS, berjudul “Learning the molecular grammar of protein condensates from sequence determinants and embeddings.” Menurut para ahli, ini dapat digunakan untuk “memperbaiki kesalahan tata bahasa di dalam sel yang menyebabkan penyakit.”

Profesor Tuomas Knowles adalah penulis utama makalah dan Fellow di St. John’s College.

“Membawa teknologi pembelajaran mesin ke dalam penelitian tentang penyakit neurodegeneratif dan kanker adalah perubahan besar. Pada akhirnya, tujuan akan menggunakan kecerdasan buatan untuk mengembangkan obat yang ditargetkan untuk mengurangi gejala secara dramatis atau mencegah demensia terjadi sama sekali.”

Algoritma Kuat

Algoritma pembelajaran mesin yang digunakan oleh perusahaan seperti Netflix dan Facebook membuat prediksi yang sangat terdidik tentang konsumen dan apa yang akan mereka lakukan selanjutnya. Ini adalah apa yang terjadi ketika Netflix merekomendasikan film baru atau Facebook merekomendasikan teman baru. Asisten suara seperti Alexa dan Siri dapat mengenali individu dengan cepat dan merespons.

Dr. Kadi Liis Saar adalah penulis utama makalah dan Research Fellow di St. John’s College. Ia menggunakan teknologi serupa untuk melatih model bahasa skala besar, yang bertujuan untuk mengidentifikasi apa yang terjadi pada protein selama penyakit.

“Tubuh manusia adalah rumah bagi ribuan dan ribuan protein dan ilmuwan belum mengetahui fungsi dari banyak di antaranya. Kami meminta jaringan saraf berbasis model bahasa untuk mempelajari bahasa protein,” katanya.

“Kami secara khusus meminta program untuk mempelajari bahasa kondensat biomolekuler yang berubah bentuk — tetesan protein yang ditemukan di dalam sel — yang ilmuwan sangat perlu untuk memahami untuk memecahkan bahasa fungsi dan disfungsi biologis yang menyebabkan kanker dan penyakit neurodegeneratif seperti Alzheimer. Kami menemukan bahwa itu dapat mempelajari, tanpa diberitahu secara eksplisit, apa yang telah ditemukan ilmuwan tentang bahasa protein selama beberapa dekade penelitian.”

Ilmuwan percaya bahwa ada beberapa ratus penyakit neurodegeneratif, dengan yang paling umum adalah Alzheimer, Parkinson, dan Huntington. Alzheimer mempengaruhi 50 juta orang di seluruh dunia, dan selama penyakit, protein membentuk gumpalan dan membunuh sel saraf yang sehat.

Kondensat Protein dan Teknologi NLP

Dengan otak yang sehat, massa protein ini dapat dibuang secara efektif. Menurut temuan terbaru, ilmuwan sekarang percaya bahwa beberapa protein yang tidak teratur membentuk kondensat, yang merupakan tetesan cair protein. Ini tidak memiliki membran dan bergabung secara bebas dengan yang lain, dan dapat terbentuk dan direformasi.

“Kondensat protein telah menarik perhatian besar di dunia ilmiah karena mereka mengontrol peristiwa kunci di dalam sel seperti ekspresi gen — bagaimana DNA kita diubah menjadi protein — dan sintesis protein — bagaimana sel membuat protein,” kata Profesor Knowles.

“Kerugian yang terkait dengan tetesan protein ini dapat menyebabkan penyakit seperti kanker. Ini adalah mengapa membawa teknologi pemrosesan bahasa alami ke dalam penelitian tentang asal molekuler kegagalan protein sangat penting jika kita ingin dapat memperbaiki kesalahan tata bahasa di dalam sel yang menyebabkan penyakit,” lanjutnya.

“Kami memberi algoritma semua data yang diketahui tentang protein sehingga dapat mempelajari dan memprediksi bahasa protein dengan cara yang sama model ini mempelajari tentang bahasa manusia dan bagaimana WhatsApp tahu cara menyarankan kata-kata untuk digunakan,” kata Dr. Saar.

“Kemudian kami dapat meminta tentang tata bahasa khusus yang menyebabkan hanya beberapa protein membentuk kondensat di dalam sel. Ini adalah masalah yang sangat menantang dan memecahkannya akan membantu kami mempelajari aturan bahasa penyakit,” lanjut Dr. Saar.

Penggerak utama di balik kemajuan teknologi ini adalah jumlah data yang tersedia, daya komputasi yang lebih tinggi, dan kemajuan teknis. Pembelajaran mesin memiliki potensi untuk mengubah penelitian di area ini secara dramatis, memungkinkan penemuan yang tidak pernah diprediksi sebelumnya.

Menurut Dr. Saar, “Pembelajaran mesin dapat bebas dari keterbatasan apa yang dipikirkan peneliti sebagai target untuk eksplorasi ilmiah dan ini akan berarti koneksi baru akan ditemukan yang belum pernah kita bayangkan sebelumnya. Ini sangat menarik memang.”

Jaringan baru ini tersedia untuk peneliti di seluruh dunia, dan semakin banyak ilmuwan yang terlibat.