스테파노 파시피코와 데이비드 히거, 에피스템یک AI의 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

에피스템릭 AI는 최신 자연어 처리(NLP), 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 다중 공공 및 사적 소스에서 생물의학 지식 간의 관계를 매핑합니다. 텍스트 문서 및 데이터베이스를 포함한 이러한 지식은 사용자가 플랫폼과 상호 작용하여 생물의학 지식의 하위 집합을 매핑하고 이해할 수 있도록 합니다. 이는 전통적인 검색으로는 찾을 수 없는 개념과 관계를 나타냅니다.

에피스템릭 AI의 최신 발전을 논의하기 위해 공동 창립자 두 명을 인터뷰했습니다.

스테파노 파시피코는 10년 이상의 적용된 AI 및 NLP 개발 경험을 가지고 있습니다. 그는 블룸버그에서 7년 동안 근무했으며 엘리멘탈 코그니션에서 근무한 후 에피스템릭을 공동 창립했습니다.

데이비드 히거는 뉴욕 대학교의 데이터 과학 및 신경과학 교수입니다. 그는 컴퓨터 과학, AI 및 생물학을 연결하는 경력을 가지고 있으며 미국 국립 과학 아카데미의 회원입니다. 창립자로서 그들은 대규모 AI 및 NLP 시스템을 구축하는 경험과 생물학 및 생물의학 연구에서 얻은 전문 지식을 결합했습니다.

AI와 자연어 처리(NLP)에 관심을 가지게 된 것은 무엇입니까?

스테파노 파시피코: 로마에서 대학에 다닐 때, AI는 매우 주류가 아니었습니다. 내가 당시 지도교수에게 어떤 전공을 선택해야 하는지 물었을 때, 그는 “돈을 벌고 싶으면 소프트웨어 엔지니어링과 데이터베이스를 선택하라. 그러나 이상하고 매우 발전된 것을 원한다면 인공 지성을 선택하라”고 했습니다. 나는 “이상하다”는 단어에 매료되었습니다. 나는 지식 표현과 推論을 공부하기 시작했으며, 자율 에이전트가 축구를 하거나 사람을 구조하는 방법을 연구했습니다. 이후 두 가지 깨달음이 나에게 NLP를 사랑하게 만들었습니다. 첫째, 자율 에이전트는 자연어로 서로 통신해야 할 수 있습니다! 둘째, 수동으로 형식적 지식 베이스를 구축하는 것은 어렵지만, 자연어(텍스트)는 이미 모든 지식 베이스 중에서 가장 큽니다. 이러한 관찰은 당시에는 주류가 아니었지만, 오늘날에는 당연한 것처럼 보입니다.

에피스템릭 AI를 출시한 영감은 무엇입니까?

스테파노 파시피코: 나는 대담한 주장을 하겠습니다. 현재 nobody가 문서 및 데이터의 큰 컬렉션에 있는 지식을 이해하고 연결하기 위한 적절한 도구를 가지고 있지 않습니다. 나는 이전에 금융 세계에서 이 문제를 작업했습니다. 뉴스, 재무 제표, 가격 데이터, 기업 행동, 제출 등이 있었습니다. 나는 이 문제를 매력적으로 여겼습니다. 그리고 물론, 이는 어려운 문제입니다. 중요한 문제입니다! 내가 공동 창립자 데이비드 히거를 만났을 때, 우리는 생물의학 산업에서 스타트업 기회를 평가하는 데 많은 시간을 보냈습니다. 우리는 이 분야에서 생성되는 정보의 양을 깨달았을 때, 모든 것이 제자리로 돌아가는 것 같았습니다. 생물의학 연구자들은 정보 과부하로 어려움을 겪으며, 빠르게 확장하는 생물의학 지식 베이스와 문서(예: 논문, 특허, 임상 시험) 및 데이터베이스(예: 유전자, 단백질, 경로, 약물, 질병, 의학 용어)를 이해하려고 합니다. 이것은 연구자에게 주요痛点이며, 적절한 솔루션이 없는 경우, 기본 검색 도구(PubMed 및 Google (GOOGL ) Scholar)와 수동으로 구축된 데이터베이스를 사용해야 합니다. 이러한 도구는 키워드(예: 단일 유전자 또는 출판된 저널 논문)와 일치하는 문서를 찾는 데 적합하지만, 주제 영역 또는 하위 도메인(예: COVID-19)에 대한 포괄적인 지식을 얻거나 고급 생물학 실험(예: 유전자 시퀀싱, 단백질 발현 또는 화학 물질 스크리닝)의 결과를 해석하는 데는 적합하지 않습니다. 우리는 사용자가 다음과 같이 상호 작용하여 지식을 매핑하고 이해할 수 있는 플랫폼을 구축하여 이 문제를 해결하기 위해 에피스템릭 AI를 시작했습니다.

1. 정보를 수집하고 포괄적인 지식 맵을 구축하는 시간을 단축합니다.
2. 다른 분야에서 어려운 것을 찾을 수 있는 상호 연결 정보를 표면화합니다.
3. 지식 맵에서 경로와 누락된 링크를 찾음으로써 인과 가설을 식별합니다.

이러한 관계를 매핑하는 데 사용되는 공공 및 사적 소스는 무엇입니까?

스테파노 파시피코: 현재 우리는 손에 넣을 수 있는 모든 공공 소스를 처리하고 있습니다. PubMed 및 clinicaltrials.gov를 포함하여 데이터베이스와 문서를 포함합니다. 우리는 또한 선택된 클라이언트를 위한 사적 데이터 소스를 포함하지만, 아직 세부 사항을 공개할 수 없습니다.

지식 매핑에 사용되는 기계 학습 기술은 무엇입니까?

스테파노 파시피코: 에피스템릭 AI에서 깊이 새긴 믿음 중 하나는 열광이 제품을 구축하는 데 도움이 되지 않는다는 것입니다. 여러 기계 학습 기술을 통합하는 아키텍처를 구축하는 것은 초기에 내린 결정입니다. 지식 표현, 트랜스포머 모델, 그래프 임베딩 및 회귀 및 랜덤 포레스트와 같은 더 단순한 모델을 포함합니다. 각 구성 요소는 필요한 만큼 단순하지만, 더 단순할 수는 없습니다. 우리는 이미 특정 작업에 대한 최첨단 NLP 구성 요소를 구축했지만, 가능할 때는 더 단순한 기준 모델을 사용하지 않습니다.

에피스템릭 플랫폼을 사용하는 회사, 비영리 단체 또는 학술 기관을 몇 가지 예를 들 수 있습니까?

스테파노 파시피코: 우리 사용자와의 계약으로 인해 공개할 수 없습니다. 회사, 비영리 단체 및 학술 기관의 모든 세그먼트에서 높은 프로필 기관에서 사용자를 등록했다고 말할 수 있습니다. 또한 학술/비영리 목적으로 플랫폼을 무료로 유지할 계획입니다.

에피스템릭은 어떻게 중앙 신경계 및 기타 질병 특이적 바이오마커를 식별하는 연구자를 지원합니까?

데이비드 히거: 신경과학은 분자 및 세포 생물학 및 유전학을 포함하여 심리학, 화학 및 물리학, 공학 및 수학의 원리를 포함하는 매우 상호 연결된 분야입니다. 아무도 모든 것을 전문가가 될 수 없습니다. 학술 기관 및 제약/바이오텍 회사에서 연구자들은 전문 분야로 좁혀야 합니다. 그러나 우리는 중요한 통찰력이 전문 분야 간에 상호 연결되어 있음을 압니다. 우리가 구축하는 AI 기반 소프트웨어 플랫폼은 모든 사람이 더 상호 연결되어 있고, 자신의 전문 분야와 다른 주제 간의 연결을 볼 수 있으며, 새로운 가설을 식별할 수 있도록 합니다. 이는 특히 신경과학에서 중요합니다. 이는 이미 매우 상호 연결된 분야이기 때문입니다. 인간 뇌의 기능 및 기능 장애는 과학이เคย 직면한 가장 어려운 문제입니다. 우리는 생물의학 과학자가 일하고 생각하는 방식을 바꾸는 것을 목표로 합니다.

에피스템릭은 또한 중추 신경계 장애의 유전적 메커니즘을 발견하는 것을 가능하게 합니다. 이를 설명해 주시겠습니까?

데이비드 히거: 대부분의 신경계 질환, 정신 질환 및 발달 장애에는 단순한 유전적 설명이 없습니다. 특정 돌연변이가 질환을 유발한다는 몇 가지 증후군이 있습니다. 그러나 일반적으로 그렇지 않습니다. 자폐 스펙트럼 장애(ASD)와 관련된 수백 개의 유전적 차이가 있습니다. 일부 유전자에 대해서는 기본 생물학에서 수행하는 기능에 대한 일부 이해가 있습니다. 예를 들어, ASD와 관련된 일부 유전자들은 뇌에서 시냅스를 함께 유지합니다. 그러나 이러한 유전적 차이가 ASD에서 나타나는 복잡한 행동 차이를 설명하는 방법에 대한 이해는 거의 없습니다. 두 명의 개인이 동일한 유전적 차이를 가지고 있지만, 하나는 ASD로 진단되고, 다른 하나는 그렇지 않은 경우가 있습니다. 또한 두 명의 개인이 완전히 다른 유전적 프로필을 가지고 있지만, 매우 유사한 행동 결함을 가지는 경우도 있습니다. 이를 모두 이해하려면 유전학 및 분자 생물학에서 세포 신경과학(유전적 차이가 어떻게 개별 뉴런을 다르게 작동하게 하는지) 및 시스템 신경과학(세포 기능의 차이가 어떻게 대규모 뉴런 네트워크를 다르게 작동하게 하는지) 및 심리학(뉴런 네트워크 기능의 차이가 어떻게 인지, 정서 및 행동의 차이를 유발하는지)로의 연결을 만들어야 합니다. 모든 것이 발달 관점에서 이해되어야 합니다. 유전적 차이는 특정 신경 기능의 결핍을 유발할 수 있습니다. 그러나 뇌는 그냥 앉아 있지 않습니다. 뇌는 매우 적응 가능합니다. 결핍된 또는 손상된 메커니즘을 보상하기 위해 다른 신경 수용체를 상향 조절하여 손상된 시냅스 수용체의 기능을 대체하거나 행동을 보상할 수 있습니다. 최종 결과는 초기 유전적 차이뿐만 아니라 다른 분자, 세포, 회로, 시스템 및 행동 메커니즘을 사용하여 보상 시도를 포함합니다.

누구도 모든 것을 이해할 수 없습니다. 우리는 모두 도움이 필요합니다. 우리가 구축하는 AI 기반 소프트웨어 플랫폼은 모든 관련 생물의학 지식을 수집하고 연결하고, 새로운 가설을 식별할 수 있도록 합니다.

제약 및 학술 기관은 에피스템릭을 사용하여 COVID-19 도전에 어떻게 대처합니까?

스테파노 파시피코: 우리는 COVID-19에 대한 연구를 하는 모든 사람에게 무료로 액세스할 수 있는 공공 버전의 플랫폼을 출시했습니다. 이는 https://covid.epistemic.ai에서 찾을 수 있습니다.

에피스템릭이 사용된 다른 질병 또는 유전적 문제는 무엇입니까?

스테파노 파시피코: 우리는 자폐 연구자와 협력했으며 최근에 시스틱 피브로시스에 대한 새로운 연구 노력을 시작했습니다. 그러나 우리는 다른 연구자나 기관이 연구에 도움이 필요할 경우 협력할 준비가 되어 있습니다.

에피스템릭에 대해 공유하고 싶은 다른 내용이 있습니까?

스테파노 파시피코: 우리는 생물의학 연구자가 일하고 생각하는 방식을 바꾸고 싶은 사람들의 운동을 구축하고 있습니다. 우리는 많은 독자가 우리와 함께 하기를หว냅니다!

질문에 답변해 주셔서 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 에피스템릭 AI를 방문할 수 있습니다.