Sequenziamento del Genoma Umano e Apprendimento Profondo Potrebbero Portare a un Vaccino contro il Coronavirus – Opinione

La comunità dell’AI deve collaborare con i genetisti per trovare una cura per coloro che sono considerati più a rischio di coronavirus. Un potenziale trattamento potrebbe consistere nell’asportare le cellule di una persona, modificare il DNA e poi iniettare le cellule nuovamente, sperando di avere una risposta immunitaria efficace. Ciò sta attualmente essere lavorato per alcuni altri vaccini.

Il primo passo sarebbe sequenziare l’intero genoma umano da un segmento significativo della popolazione umana.

Sequenziamento dei Genomi Umani

Il sequenziamento del primo genoma umano è costato 2,7 miliardi di dollari e ha richiesto quasi 15 anni per essere completato. Il costo attuale di sequenziamento di un intero essere umano è sceso drasticamente. Fino al 2015, il costo era di 4.000 dollari, ora il costo è inferiore a 1.000 dollari per persona. Questo costo potrebbe scendere di alcuni punti percentuali quando si considerano le economie di scala.

Dobbiamo sequenziare il genoma di due tipi diversi di pazienti:

1. Infettati con il coronavirus; ma sani
2. Infettati con il coronavirus; ma con una risposta immunitaria scarsa

È impossibile prevedere quale punto di dati sarà più prezioso, ma ogni genoma sequenziato fornirà un set di dati. Più dati ci sono, più opzioni ci sono per localizzare le variazioni del DNA che aumentano la resistenza del corpo al vettore della malattia.

Le nazioni stanno attualmente perdendo trilioni di dollari a causa di questo focolaio, il costo di 1.000 dollari per un genoma umano è minore in confronto. Un minimo di 1.000 volontari per entrambi i segmenti della popolazione doterebbe i ricercatori di volumi significativi di big data. Se il trial dovesse aumentare di un ordine di grandezza, l’AI avrebbe ancora più dati di training, il che aumenterebbe le probabilità di successo di diversi ordini di grandezza. Più dati ci sono, meglio è, ed è per questo che si dovrebbe puntare a 10.000 volontari.

Apprendimento Automatico

Mentre ci sono molte funzionalità dell’apprendimento automatico presenti, l’apprendimento profondo sarà utilizzato per trovare modelli nei dati. Ad esempio, potrebbe esserci un’osservazione che certe variabili del DNA corrispondono a un’alta immunità, mentre altre corrispondono a un’alta mortalità. Al minimo, impareremmo quali segmenti della popolazione umana sono più suscettibili e dovrebbero essere messi in quarantena.

Per decifrare questi dati, una rete neurale artificiale (ANN) sarà posizionata sul cloud e i genomi umani sequenziati da tutto il mondo saranno caricati. Con il tempo che è essenziale, l’elaborazione parallela ridurrà il tempo necessario per l’ANN per lavorare la sua magia.

Potremmo anche andare un passo più in là e utilizzare i dati di output ordinati dall’ANN e alimentare un sistema separato chiamato Rete Neurale Ricorrente (RNN). L’RNN utilizza l’apprendimento per rinforzo per identificare quale gene selezionato dal ANN iniziale è più efficace in un ambiente simulato. L’agente di apprendimento per rinforzo renderà il processo di creazione di un ambiente simulato un gioco, per testare quali modifiche del DNA sono più efficaci.

Un ambiente simulato è come un ambiente di gioco virtuale, qualcosa che molte aziende di AI sono ben posizionate per sfruttare in base al loro precedente successo nel progettare algoritmi di AI per vincere ai giochi e-sport. Ciò include aziende come DeepMind e OpenAI.

Queste aziende possono utilizzare la loro architettura sottostante ottimizzata per padroneggiare i videogiochi, per creare un ambiente stimolato, testare le modifiche dei geni e imparare quali modifiche portano a specifiche modifiche desiderate.

Una volta identificato un gene, un’altra tecnologia viene utilizzata per apportare le modifiche.

CRISPR

Recentemente, il primo studio che utilizza CRISPR per modificare il DNA all’interno del corpo umano è stato approvato. Ciò è stato fatto per trattare un raro tipo di disturbo genetico che colpisce uno su 100.000 neonati. La condizione può essere causata da mutazioni in fino a 14 geni che svolgono un ruolo nella crescita e nel funzionamento della retina. In questo caso, CRISPR si propone di bersagliare con cura il DNA e di causare un leggero danno temporaneo alla catena del DNA, facendo sì che la cellula si ripari. È questo processo di guarigione riparativa che ha il potenziale per ripristinare la vista.

Mentre stiamo ancora aspettando i risultati su se questo trattamento funzionerà, il precedente di avere CRISPR approvato per i trial nel corpo umano è trasformativo. I disturbi potenziali che possono essere trattati includono il miglioramento della risposta immunitaria del corpo a specifici vettori di malattia.

Potenzialmente, possiamo manipolare la resistenza genetica naturale del corpo a una malattia specifica. Le malattie che potrebbero essere potenzialmente bersagliate sono diverse, ma la comunità dovrebbe concentrarsi sul trattamento dell’epidemia globale del coronavirus. Una minaccia che, se non controllata, potrebbe portare a una condanna a morte per una grande percentuale della nostra popolazione.

ULTIMI PENSIERI

Mentre ci sono molte opzioni potenziali per raggiungere il successo, richiederà che i genetisti, gli epidemiologi e gli specialisti di apprendimento automatico si uniscano. Un’opzione di trattamento potrebbe essere come descritto sopra, o potrebbe rivelarsi essere immaginabilmente diversa, l’opportunità si trova nella sequenziamento del genoma di un segmento significativo della popolazione.

L’apprendimento profondo è lo strumento di analisi migliore che gli esseri umani abbiano mai creato; dobbiamo almeno provare a utilizzarlo per creare un vaccino.

Quando consideriamo ciò che è attualmente a rischio con questa epidemia, queste tre comunità scientifiche devono unirsi per lavorare su una cura.