유전자 편집에서 AI의 역할

인공지능은 산업 전반에 걸쳐 파장을 일으키고 있지만, 일부 분야에서는 다른 분야보다 영향력이 더 큽니다. 의학 및 기타 과학은 데이터 중심 작업과 속도 및 정확성에 대한 요구 덕분에 이 기술에서 많은 것을 얻을 수 있습니다. 이러한 분야에서 유전자 편집은 AI에 특히 유망한 사용 사례입니다.

생물체의 특정 결과를 제어하기 위해 유전자를 수정하는 관행은 처음에는 허구에 등장했지만 1960년대경에 실제 실험에서 나타났습니다. 수십 년에 걸쳐 여러 최첨단 의학적 혁신과 연구 가능성을 만들어냈습니다. 하지만 과학자들은 유전자 편집이 무엇을 이룰 수 있는지의 표면만 긁어냈을 뿐입니다. AI가 다음의 큰 단계가 될 수 있습니다.

AI가 유전자 편집을 어떻게 변화시키고 있는가

연구자들은 이미 유전자 연구와 편집 분야에서 AI를 실험하기 시작했습니다. 비교적 새로운 개념임에도 불구하고 이미 인상적인 결과를 얻었습니다.

유전자 편집 정확도 향상

유전자 편집에서 AI의 가장 주목할 만한 장점 중 하나는 이 프로세스의 정확도를 개선하는 능력입니다. 어떤 유전자가 어떤 변화를 생성하는지 분류하는 것은 신뢰할 수 있는 유전자 편집에 중요하지만 역사적으로 복잡하고 오류가 발생하기 쉽습니다. AI는 이러한 관계를 추가 정밀도로 식별할 수 있습니다.

2023년 연구에서는 머신 러닝 모델이 개발되었습니다. 최대 90%의 정확도 달성 돌연변이가 해로운지 양성인지를 결정하는 데 도움이 됩니다. 이러한 통찰력은 의료 전문가가 무엇을 찾아야 하는지 이해하거나 주어진 건강 결과를 예방하기 위해 어떤 유전자를 치료해야 하는지 식별하는 데 도움이 됩니다.

유전자 편집의 정확성은 또한 DNA와 단백질 간의 복잡한 관계를 이해하는 문제입니다. 유전자 시퀀스에 부착하고 제거할 때 적절한 단백질 구조를 사용하는 것이 필수적입니다. 과학자들은 최근 AI가 49억 개의 단백질-DNA 상호작용 분석 특정 유전자 가닥에 대한 신뢰할 수 있는 편집 메커니즘을 개발합니다.

간소화된 게놈 연구

AI는 게놈 편집에 대한 명확성을 제공하는 것 외에도 프로세스를 가속화합니다. 예측 분석 모델은 실제 수동 테스트보다 훨씬 빠르게 다양한 유전 물질 조합 간의 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. 결과적으로 유망한 연구 분야를 강조하여 더 짧은 시간 내에 획기적인 성과를 낼 수 있습니다.

이 AI 사용 사례는 바이오제약 회사가 기록적인 시간 내에 COVID-19 백신을 제공하는 데 도움이 되었습니다. Moderna는 생산 및 테스트 1,000개 이상의 RNA 가닥 수동 방법으로는 한 달에 30개만 생성되었을 때. 머신 러닝의 속도가 없었다면 COVID-19와 싸우는 데 가장 유망한 유전적 상호 작용을 인식하는 데 훨씬 더 오랜 시간이 걸렸을 것입니다.

이러한 응용 프로그램은 의학 외에서도 결과를 이끌어낼 수 있습니다. 예측 분석은 유전자 편집 가능성을 모델링하여 작물을 기후에 더 잘 견디게 하거나 더 적은 자원이 필요하도록 수정하는 방법을 제안할 수 있습니다. 이러한 분야에서 연구를 가속화하면 과학자들이 최악의 영향이 나타나기 전에 기후 변화를 완화하는 데 필요한 개선을 하는 데 도움이 될 것입니다.

맞춤 의학

유전자 편집에서 AI를 가장 획기적으로 활용한 사례 중 일부는 더욱 집중적인 수준으로 나아갑니다. 광범위한 유전적 추세를 살펴보는 대신 머신 러닝 모델은 특정 사람의 유전체를 분석할 수 있습니다. 이러한 세부적인 분석을 통해 개인에게 맞는 유전적 치료를 제공하여 더 나은 환자 결과를 얻을 수 있는 개인 맞춤형 의학이 가능해집니다.

의사들은 이미 AI를 사용하기 시작했습니다. 암세포의 단백질 변화 분석 특정 사례에 가장 도움이 될 치료법을 정확히 파악합니다. 마찬가지로 예측 분석은 환자의 고유한 유전적 구성을 설명할 수 있으며, 이는 치료 효능, 부작용 또는 일부 발전 가능성에 영향을 미칠 수 있습니다.

의료 시스템이 유전적 수준에서 개인에게 맞는 치료를 제공할 수 있을 때, 원치 않는 부작용을 최소화하고 가장 좋은 치료를 먼저 추구할 수 있습니다. 그 결과, 더 많은 사람들이 더 적은 위험으로 필요한 도움을 받을 수 있습니다.

유전자 편집에 있어서 AI의 잠재적인 문제점

이러한 초기 사용 사례가 유망한 만큼, 유전자 편집에 AI를 적용하는 데는 몇 가지 잠재적인 함정이 있습니다. 이러한 위험을 이점에 비추어 보면 과학자들이 이 기술을 적용하는 가장 좋은 방법을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

높은 비용

많은 신기술과 마찬가지로 유전자 편집에 필요한 고급 AI 시스템은 비쌉니다. 유전자 편집은 이미 비용이 많이 드는 과정입니다. 일부 유전자 치료법은 치료당 3.5만 달러 — 그리고 머신 러닝은 그것을 더욱 그렇게 만들 수 있습니다. 또 다른 기술 비용을 추가하면 접근 불가능해질 수 있습니다.

이러한 재정적 장벽은 윤리적 문제를 제기합니다. 유전자 편집은 강력한 기술이므로 부유층만 이용할 수 있다면 기존의 치료 평등 격차가 더 커질 수 있습니다. 이러한 격차는 근로 계층과 중산층 가족의 건강을 해치고 사회 정의 문제가 될 것입니다.

반면에 AI는 비용을 절감할 수 있는 잠재력도 있습니다. 간소화된 연구와 더 적은 오류는 더 빠른 기술 개발로 이어질 수 있으며 개발자 측에서 더 낮은 가격을 정당화할 수 있습니다. 결과적으로 유전자 편집은 더 접근하기 쉬워질 수 있지만, 이는 회사가 이러한 목표를 염두에 두고 AI를 사용하는 경우에만 가능합니다.

안전 문제

AI의 신뢰성은 또 다른 우려 사항입니다. 머신 러닝은 많은 경우 놀라울 정도로 정확하지만, 불완전합니다. 하지만 사람들은 그 정확성에 대한 극적인 주장 때문에 그것에 지나치게 의존하는 경향이 있습니다. 유전자 편집 맥락에서 이는 상당한 간과로 이어질 수 있으며, 사람들이 AI 오류를 발견하지 못하면 잠재적으로 의학적 피해나 작물 피해로 이어질 수 있습니다.

환각 외에도 머신 러닝 모델은 인간의 편견을 과장하는 경향이 있습니다. 이러한 경향은 특히 기존 연구에 역사적 편견이 포함된 의료 분야에서 우려스럽습니다. 이러한 누락으로 인해 흑색종 감지 AI 모델은 정확도는 절반밖에 안 됨 백인 인구와 비교했을 때 흑인 환자를 진단할 때. 의사가 유전자 편집 결정을 그러한 분석에 근거할 때 유사한 추세가 끔찍한 결과를 초래할 수 있습니다.

이러한 오류를 발견하거나 설명하지 못하면 개인화된 의학, 작물 증강 및 이와 유사한 유전자 편집 응용 프로그램의 주요 이점이 상쇄될 수 있습니다. 이와 같은 신뢰성 문제는 발견하기 어려울 수도 있으며, 이는 관행을 더욱 복잡하게 만듭니다.

AI 유전자 편집이 여기에서 어디로 갈 수 있을까

AI 유전자 편집의 미래는 개발자와 최종 사용자가 이점을 활용하는 동시에 장애물을 어떻게 해결할 수 있는지에 달려 있습니다. 설명 가능한 AI 모델은 긍정적인 진전을 제공할 것입니다. 머신 러닝 알고리즘이 어떻게 결정에 도달하는지 명확하면 편향과 오류를 판단하기가 더 쉬워져 더 안전한 의사 결정이 가능해집니다.

인상적이지만 비용이 많이 드는 프로세스보다 효율성과 오류 감소를 위해 AI를 강조하면 비용 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 일부 연구자들은 AI가 유전자 치료 비용을 거의 0달러로 낮추다 연구, 생산 및 전달에서 많은 복잡성을 제거함으로써. 초기 실험은 이미 전달 효율성에서 기하급수적 개선을 가져왔으므로, 추가적인 발전으로 유전자 편집이 가능해질 수 있습니다.

궁극적으로, 그것은 AI 유전자 치료 연구가 무엇에 초점을 맞추고 기술이 얼마나 빨리 발전할 수 있는지에 달려 있습니다. 조직이 머신 러닝을 올바르게 사용하면 이 분야를 철저히 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다.

AI 유전자 편집은 유망한 잠재력을 가지고 있습니다

유전자 편집은 이미 의학, 농업 등에서 새로운 가능성을 열었습니다. AI는 이러한 이점을 더욱 확대할 수 있습니다.

여전히 상당한 장애물이 남아 있지만, 유전공학 분야에서 AI의 미래는 밝아 보입니다. AI가 무엇을 바꿀 수 있고 어떤 문제를 수반할 수 있는지 배우는 것이 AI가 분야를 필요한 곳으로 이끌기 위한 첫 번째 단계입니다.