인간 게놈 시퀀싱 및 딥 러닝은 코로나 바이러스 백신으로 이어질 수 있습니다 – 의견

AI 커뮤니티는 코로나바이러스의 위험이 가장 높은 것으로 간주되는 사람들을 위한 치료법을 찾기 위해 유전학자와 협력해야 합니다. 잠재적인 치료법은 사람의 세포를 제거하고 DNA를 편집한 다음 성공적인 면역 반응으로 무장한 세포를 다시 주입하는 것을 포함할 수 있습니다. 이것은 현재 다른 백신에 대한 작업.

첫 번째 단계는 인구의 상당 부분에서 전체 인간 게놈을 시퀀싱하는 것입니다.

인간 게놈 시퀀싱

최초의 인간 게놈 시퀀싱에는 2.7억 달러의 비용이 들었고 완료하는 데 거의 15년이 걸렸습니다. 전체 인간을 시퀀싱하는 현재 비용은 극적으로 감소했습니다. 2015년까지 비용은 4000달러였지만 지금은 1000인당 XNUMX달러 미만입니다.. 이 비용은 규모의 경제를 고려할 때 몇 퍼센트 포인트 더 떨어질 수 있습니다.

우리는 두 가지 다른 유형의 환자의 게놈을 시퀀싱해야 합니다.

1. 코로나 바이러스에 감염됨; 하지만 건강한
2. 코로나 바이러스에 감염됨; 그러나 약한 면역 반응

어떤 데이터 포인트가 가장 가치가 있을지 예측하는 것은 불가능하지만 시퀀싱된 각 게놈은 데이터 세트를 제공합니다. 데이터가 많을수록 질병 벡터에 대한 신체의 저항력을 증가시키는 DNA 변이를 찾을 수 있는 옵션이 더 많아집니다.

국가는 현재 이 발발로 인해 수조 달러의 손실을 보고 있으며, 인간 게놈의 1000달러 비용은 비교할 때 미미합니다. 모집단의 두 부분에 대한 최소 1,000명의 자원봉사자는 상당한 양의 빅 데이터로 연구원을 무장시킬 것입니다. 시험의 크기가 한 자릿수 증가하면 AI는 훨씬 더 많은 훈련 데이터를 갖게 되어 성공 확률을 몇 자릿수 증가시킬 것입니다. 데이터가 많을수록 더 좋기 때문에 자원봉사자 10,000명을 목표로 삼아야 합니다.

기계 학습

기계 학습의 여러 기능이 존재하지만 딥 러닝은 데이터에서 패턴을 찾는 데 사용됩니다. 예를 들어 특정 DNA 변수는 높은 면역력에 해당하고 다른 DNA 변수는 높은 사망률에 해당한다는 관찰이 있을 수 있습니다. 최소한 우리는 인구의 어떤 부분이 더 취약하고 격리되어야 하는지를 알 것입니다.

이 데이터를 해독하기 위해 ANN(인공 신경망)이 클라우드에 위치하고 전 세계에서 시퀀싱된 인간 게놈이 업로드됩니다. 시간이 핵심인 병렬 컴퓨팅은 ANN이 마법을 작동하는 데 필요한 시간을 줄여줍니다.

한 단계 더 나아가 ANN에 의해 ​​정렬된 출력 데이터를 사용하여 재발 신경망 (RNN). RNN은 강화 학습을 사용하여 초기 ANN에서 선택한 유전자가 시뮬레이션 환경에서 가장 성공적인지 식별합니다. 강화 학습 에이전트는 어떤 DNA 변화가 더 효과적인지 테스트하기 위해 시뮬레이션 설정을 만드는 전체 프로세스를 게임화합니다.

시뮬레이션된 환경은 가상 게임 환경과 같으며, 많은 AI 회사가 e스포츠에서 승리하기 위해 AI 알고리즘을 설계한 이전의 성공을 기반으로 활용할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 여기에는 다음과 같은 회사가 포함됩니다. Deepmind 과 OpenAI.

이러한 회사는 비디오 게임 마스터링에 최적화된 기본 아키텍처를 사용하여 자극적인 환경을 만들고, 유전자 편집을 테스트하고, 어떤 편집이 특정 원하는 변화로 이어지는지 알아볼 수 있습니다.

유전자가 확인되면 다른 기술을 사용하여 편집합니다.

CRISPR

최근에 이를 이용한 최초의 연구가 인체 내부 DNA 편집 CRISPR 승인. 이것은 100,000명의 신생아 중 한 명에게 영향을 미치는 희귀한 유형의 유전 질환을 치료하기 위한 것이었습니다. 이 상태는 망막의 성장과 작동에 역할을 하는 14개 유전자의 돌연변이로 인해 발생할 수 있습니다. 이 경우 CRISPR은 조심스럽게 DNA를 표적으로 삼고 DNA 가닥에 일시적인 약간의 손상을 주어 세포가 스스로 복구하도록 합니다. 시력을 회복할 수 있는 잠재력을 가진 것이 바로 이 회복 치유 과정입니다.

이 치료법이 효과가 있을지에 대한 결과를 아직 기다리고 있는 동안 CRISPR이 인체 실험용으로 승인된 선례는 혁신적입니다. 치료할 수 있는 잠재적 장애에는 특정 질병 벡터에 대한 신체의 면역 반응 개선이 포함됩니다.

잠재적으로 우리는 특정 질병에 대한 신체의 자연적인 유전적 저항성을 조작할 수 있습니다. 잠재적으로 표적이 될 수 있는 질병은 다양하지만 커뮤니티는 새로운 글로벌 유행성 코로나바이러스의 치료에 집중해야 합니다. 확인하지 않으면 우리 인구의 상당 부분에 대한 사형 선고로 이어질 수 있는 위협입니다.

마지막 생각들

성공을 달성하기 위한 많은 잠재적 옵션이 있지만 유전학자, 역학자 및 기계 학습 전문가가 통합해야 합니다. 잠재적인 치료 옵션은 위에서 설명한 것과 같거나 상상할 수 없을 정도로 다른 것으로 드러날 수 있으며, 기회는 인구의 많은 부분의 게놈 시퀀싱에 있습니다.

딥 러닝은 인간이 만든 최고의 분석 도구입니다. 백신을 만드는 데 사용하려는 최소한의 시도가 필요합니다.

현재 이 전염병으로 인해 현재 위험에 처한 상황을 고려할 때 이 세 과학 공동체가 함께 힘을 모아 치료법을 찾아야 합니다.