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

Algoritma yang kuat yang digunakan oleh perusahaan seperti Netflix (NFLX ), Facebook (META ), dan Amazon (AMZN ) dapat memiliki implikasi besar dalam bidang 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, Universitas Cambridge, yang memasukkan 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 dipublikasikan 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.

“Menggunakan teknologi pembelajaran mesin dalam penelitian penyakit neurodegeneratif dan kanker adalah perubahan besar. Pada akhirnya, tujuannya akan menggunakan kecerdasan buatan untuk mengembangkan obat yang ditargetkan untuk mengurangi gejala 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 segera dan merespons.

Dr. Kadi Liis Saar adalah penulis pertama 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 biomolekul yang berubah bentuk — tetesan protein yang ditemukan dalam sel — yang ilmuwan sangat perlu untuk memahami untuk memecahkan bahasa fungsi biologis dan disfungsi 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 dengan efektif. Menurut temuan terbaru, ilmuwan sekarang percaya bahwa beberapa protein yang tidak teratur membentuk kondensat, yang merupakan tetesan cair protein. Mereka tidak memiliki membran dan bergabung secara bebas dengan satu sama lain, dan mereka dapat terbentuk dan terbentuk kembali.

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

“Setiap cacat yang terkait dengan tetesan protein ini dapat menyebabkan penyakit seperti kanker. Ini adalah mengapa membawa teknologi pemrosesan bahasa alami ke dalam penelitian asal molekuler dari disfungsi protein sangat penting jika kita ingin dapat memperbaiki kesalahan tata bahasa di dalam sel yang menyebabkan penyakit,” ia melanjutkan.

“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 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 kita mempelajari aturan bahasa penyakit,” Dr. Saar melanjutkan.

Penggerak utama di balik kemajuan teknologi ini adalah ketersediaan data yang semakin banyak, daya komputasi yang lebih tinggi, dan kemajuan teknis. Pembelajaran mesin memiliki potensi untuk secara dramatis mengubah penelitian dalam bidang ini, memungkinkan penemuan yang tidak pernah bisa diprediksi.

Menurut Dr. Saar, “Pembelajaran mesin dapat bebas dari keterbatasan apa yang para peneliti pikir sebagai target untuk eksplorasi ilmiah dan itu 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.