Netflixのような会社が使用するアルゴリズムは、神経変性疾患の生物学的言語を解読できる

Netflix、Facebook、Amazonなどの会社が使用する強力なアルゴリズムは、ヘルスケアにおいて大きな影響を与える可能性がある。これらは、がんやアルツハイマー病などの神経変性疾患の生物学的言語を予測する能力を示している。

この取り組みは、ケンブリッジ大学セントジョンズカレッジの学者たちによって行われた。彼らは、数十年間にわたって蓄積された大量のデータをコンピュータ言語モデルに与え、人工知能（AI）が人間よりも優れた発見をすることができるかどうかを調べた。結果として、生物学的言語を解読する技術の能力が見つかった。

この研究は、科学雑誌PNAS、「タンパク質凝集体の分子文法をシーケンス決定因子と埋め込みから学ぶ」というタイトルの論文で発表された。専門家によると、これは「細胞内で疾患を引き起こす文法のミスを修正する」ために使用できる可能性がある。

Tuomas Knowles教授は、この論文の筆頭著者であり、セントジョンズカレッジのフェローである。

「神経変性疾患やがんの研究にマシンラーニング技術を導入することは、完全なゲームチェンジャーである。最終的には、人工知能を使用して、症状を劇的に軽減するための標的薬を開発したり、認知症の発生を完全に防ぐための目標となるだろう。」

強力なアルゴリズム

NetflixやFacebookが使用するマシンラーニングアルゴリズムは、消費者と彼らが次に何をするかについて、非常に教育を受けた予測をする。これは、Netflixが新しい映画を推薦したり、Facebookが新しい友達を推薦したりするときに起こることである。AlexaやSiriなどのボイスアシスタントは、個々のユーザーをすぐに認識し、応答することができる。

Kadi Liis Saar博士は、この論文の第一著者であり、セントジョンズカレッジの研究フェローである。彼女は、同様の技術を使用して、大規模な言語モデルをトレーニングし、疾患時のタンパク質の動作を特定することを目的とした。

「人間の体には数千種類のタンパク質があり、科学者たちはまだその多くについての機能を知らない。私たちは、ニューラルネットワークベースの言語モデルにタンパク質の言語を学ばせた」と彼女は述べた。

「特に、科学者ががんやアルツハイマー病などの生物学的機能と機能不全の言語を解明するために理解する必要がある、細胞内で見られる形状を変えるバイオ分子の凝集体 — タンパク質の液滴 — の言語を学ばせた。私たちは、数十年間にわたる研究で科学者がすでに発見したタンパク質の言語について、明示的に教えられなくても、学習できることがわかった。」

科学者たちは、数百種類の神経変性疾患があると信じており、その中で最も一般的なものはアルツハイマー病、パーキンソン病、ハンチントン病である。アルツハイマー病は、世界中で5000万人に影響を与えており、疾患の進行中には、タンパク質が塊になり、健康な神経細胞を殺す。

タンパク質凝集体とNLP技術

健康な脳では、これらのタンパク質の塊は効果的に除去される。最近の研究によると、科学者たちは、ある種の障害タンパク質が凝集体を形成することがわかった。凝集体は、膜を持たない液滴状のタンパク質であり、自由に融合し、形成と再形成を繰り返すことができる。

「タンパク質凝集体は、最近、科学界で多くの注目を集めており、細胞内で重要なイベントを制御する。たとえば、遺伝子発現 — 我々のDNAがタンパク質に変換される — やタンパク質合成 — 細胞がタンパク質を作る — などである」とKnowles教授は述べた。

「これらのタンパク質ドロップレットに関連する欠陥は、がんなどの疾患を引き起こすことがある。したがって、タンパク質の機能不全の分子起源を研究するために、自然言語処理技術を導入することは、疾患を引き起こす細胞内の文法のミスを修正するために不可欠である」と彼は続けた。

「私たちは、アルゴリズムに既知のタンパク質に関するすべてのデータを与え、人間の言語と同様にタンパク質の言語を学ばせた。WhatsAppがあなたが使用する単語を提案する方法と同様に」とSaar博士は述べた。

「次に、我々は、細胞内で凝集体を形成するタンパク質のみに特有の文法についてアルゴリズムに問うことができた。これは非常に困難な問題であり、解決することで、疾患の言語の規則を学ぶことができる」とSaar博士は続けた。

この技術の進歩の主な推進力は、利用可能なデータの増加、計算能力の向上、技術的進歩である。マシンラーニングは、これらの分野の研究を劇的に変革する可能性があり、予測不可能な発見を可能にする。

Saar博士によると、「マシンラーニングは、研究者が科学的探索の対象として考える限界から自由である。新しいつながりが見つかり、まだ考えられていないものが見つかる。これは非常に興奮することである」と述べた。

新しいネットワークは、世界中の研究者に利用可能であり、多くの科学者が参加している。