코로나바이러스 백신 개발을 위한 인간 게놈 시퀀싱과 딥 러닝의 협력 – 의견

인공지능 커뮤니티는 유전학자와 함께 코로나바이러스에 대한 치료법을 개발해야 합니다. 잠재적인 치료법은 세포를 제거하고 DNA를 편집한 다음 세포를 다시 주입하는 것을 포함할 수 있습니다. 이는 현재 다른 백신에 대한 연구에서 진행 중입니다.

첫 번째 단계는 인간 인구의 상당한 부분의 전체 인간 게놈을 시퀀싱하는 것입니다.

인간 게놈 시퀀싱

첫 번째 인간 게놈의 시퀀싱 비용은 27억 달러였으며 완료하는 데 거의 15년이 걸렸습니다. 현재 인간 게놈의 시퀀싱 비용은 크게 감소했습니다. 2015년 기준 비용은 4,000달러였으며,現在 비용은 1,000달러 미만입니다. 이 비용은 경제적 규모를 고려할 때 몇 퍼센트 더 감소할 수 있습니다.

우리는 두 가지 유형의 환자의 게놈을 시퀀싱해야 합니다:

1. 코로나바이러스에 감염되었지만 건강한 사람
2. 코로나바이러스에 감염되었지만 면역 반응이 약한 사람

어떤 데이터 포인트가 가장 유용할지 예측할 수 없습니다. 그러나 각 시퀀싱된 게놈은 데이터 세트를 제공할 것입니다. 더 많은 데이터를 수집할수록 질병에 대한 저항성을 증가시키는 DNA 변이를 찾을 수 있는 옵션이 더 많아집니다.

국가들은 현재 이 유행으로 인해 수조 달러의 손실을 보고 있습니다. 1,000달러의 인간 게놈 시퀀싱 비용은 비교적 적습니다. 두 가지 인구 집단 모두에서 최소 1,000명의 자원봉사자가 필요합니다. 연구자들은大量의 빅데이터를 확보할 수 있을 것입니다. 시험이 크게 확대되면 인공지능은 더 많은 훈련 데이터를 가질 수 있을 것입니다. 이는 성공의 가능성을 몇 배로 높일 것입니다. 더 많은 데이터를 수집할수록 더 좋습니다. 따라서 10,000명의 자원봉사자를 목표로 해야 합니다.

머신 러닝

머신 러닝의 여러 기능이 존재할 것입니다. 그러나 딥 러닝은 데이터에서 패턴을 찾는 데 사용될 것입니다. 예를 들어, 특정 DNA 변수가 높은 면역성을 나타내는 반면, 다른 변수는 높은 사망률을 나타낼 수 있습니다. 최소한으로도 우리는 어느 인구 집단이 더 취약한지 알 수 있을 것입니다.

이 데이터를 해석하기 위해 인공 신경망(ANN)을 클라우드에 위치시키고, 전 세계에서 시퀀싱된 인간 게놈을 업로드할 것입니다. 시간이 중요하므로 병렬 컴퓨팅을 통해 ANN이 작업을 수행하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있습니다.

또한 ANN의 출력 데이터를 사용하여 재귀 신경망(RNN)이라는 별도의 시스템에 입력할 수 있습니다. RNN은 초기 ANN에서 선택된 유전자가 시뮬레이션된 환경에서 가장 성공적인지 식별하는 데 강화 학습을 사용합니다. 강화 학습 에이전트는 유전자의 편집을 테스트하고, 어느 편집이 더 효과적인지 알아내기 위해 시뮬레이션된 환경을 게임화할 것입니다.

시뮬레이션된 환경은 가상 게임 환경과 유사하며, 많은 인공지능 회사들이 이전에 에스포츠에서 성공을 거둔 경험을 바탕으로 이를 활용할 수 있습니다. 이러한 회사에는 DeepMind와 OpenAI가 있습니다.

이러한 회사들은 비디오 게임을 마스터하기 위해 최적화된 기본 아키텍처를 사용하여 시뮬레이션된 환경을 생성하고, 유전자의 편집을 테스트하며, 어느 편집이 특정한 원하는 변경을 일으키는지 학습할 수 있습니다.

유전자가 식별되면, 다른 기술을 사용하여 편집을 수행할 것입니다.

CRISPR

최근에, 인간 몸 내에서 DNA를 편집하기 위한 첫 번째 연구가 승인되었습니다. 이는 10만 명의 신생아 중 1명에게 영향을 미치는 희귀한 유전적 장애를 치료하기 위한 것이었습니다. 이 상태는 망막의 성장과 작동을 담당하는 14개의 유전자에서 발생하는 돌연변이로 인해 발생할 수 있습니다. 이 경우, CRISPR은 DNA를 신중하게 표적화하여 DNA 스트랜드에 약간의 일시적인 손상을 유발하고, 세포가 자신을 수리하도록 유도합니다. 이 회복 과정은 시력을 회복하는 데 잠재적으로 사용될 수 있습니다.

우리는 아직 이 치료법이 효과가 있는지에 대한 결과를 기다리고 있지만, 인간 몸 내에서 CRISPR을 사용한 연구가 승인된 것은革命적인 것입니다. 잠재적으로 치료할 수 있는 질병에는 특정한 질병에 대한 면역 반응을 개선하는 것이 포함됩니다.

우리는 잠재적으로 몸의 자연적인 유전적 저항성을 특정한 질병에 대해 조작할 수 있습니다. 대상이 될 수 있는 질병은 다양하지만, 커뮤니티는 새로운 글로벌 유행성 코로나바이러스에 대한 치료에 집중해야 합니다. 이는 통제되지 않으면 인구의 상당한 부분에 대한 사망 선고가 될 수 있습니다.

최종 생각

성공을 달성하는 데 여러 가지 옵션이 있지만, 유전학자, 역학자, 머신 러닝 전문가의 협력이 필요합니다. 잠재적인 치료법은 위에서 설명한 것과 같을 수 있지만, 완전히 다를 수 있습니다. 기회는 인구의 상당한 부분의 게놈을 시퀀싱하는 데 있습니다.

딥 러닝은 인간이 만들어낸 최고의 분석 도구입니다. 우리는 최소한으로도 백신을 개발하기 위해 이를 사용하려고 시도해야 합니다.

현재 이 유행으로 인해 위험에 처한 것을 고려할 때, 이러한 세 가지 과학 커뮤니티는 치료법을 개발하기 위해 함께 일해야 합니다.