Algoritmi utilizați de companii precum Netflix ar putea decoda limba biologică a bolilor neurodegenerative

Algoritmii puternici utilizați de companii precum Netflix (NFLX ), Facebook (META ) și Amazon (AMZN ) ar putea avea implicații majore în domeniul sănătății. Ei au demonstrat capacitatea de a prezice limba biologică a cancerului și a altor boli neurodegenerative, cum ar fi Alzheimer.

Această inițiativă a fost întreprinsă de academicienii de la St. John’s College, Universitatea Cambridge, care au hrănit datele mari produse de-a lungul deceniilor într-un model de limbaj computerizat. Scopul a fost de a vedea dacă inteligența artificială (IA) ar putea face descoperiri mai avansate decât oamenii, și au găsit exact asta cu capacitatea tehnologiei de a decoda limba biologică.

Studiul a fost publicat în revista științifică PNAS, intitulat „Învățarea gramaticii moleculare a condensatelor de proteine din determinanții secvențiali și încorporări.” Conform experților, ar putea fi utilizat pentru a „corecta greșelile gramaticale din interiorul celulelor care cauzează boala.”

Profesorul Tuomas Knowles este autorul principal al lucrării și un membru al St. John’s College.

“Aducerea tehnologiei de învățare automată în cercetarea bolilor neurodegenerative și a cancerului este un adevărat joc schimbător. În cele din urmă, scopul va fi de a utiliza inteligența artificială pentru a dezvolta medicamente țintite pentru a ușura dramatic simptomele sau pentru a preveni apariția demenței.”

Algoritmi Puternici

Algoritmii de învățare automată utilizați de companii precum Netflix și Facebook fac predicții foarte educate despre consumatori și ce vor face următorul. Acesta este ceea ce se întâmplă atunci când Netflix recomandă un nou film sau Facebook recomandă un nou prieten. Asistenții vocali, cum ar fi Alexa și Siri, pot recunoaște indivizii imediat și pot răspunde.

Dr. Kadi Liis Saar este autorul principal al lucrării și un cercetător științific la St. John’s College. Ea a utilizat o tehnologie similară pentru a antrena un model de limbaj de mare scară, care a urmărit să identifice ce se întâmplă cu proteinele în timpul bolii.

“Corpul uman găzduiește mii și mii de proteine și oamenii de știință încă nu cunosc funcția multora dintre ele. Am cerut un model de limbaj neuronal să învețe limba proteinelor”, a spus ea.

“Am cerut în mod special programului să învețe limba condensatelor biomoleculare care se schimbă – picături de proteine găsite în celule – pe care oamenii de știință au nevoie cu adevărat să o înțeleagă pentru a descifra limba biologică a funcției și a disfuncției care cauzează cancer și boli neurodegenerative, cum ar fi Alzheimer. Am găsit că poate învăța, fără a fi spus în mod explicit, ceea ce oamenii de știință au descoperit deja despre limba proteinelor în deceniile de cercetare.”

Oamenii de știință cred că există câteva sute de boli neurodegenerative, cel mai frecvent fiind Alzheimer, Parkinson și Huntington. Alzheimer afectează 50 de milioane de oameni din întreaga lume, și în timpul bolii, proteinele formează aglomerări și ucid celulele nervoase sănătoase.

Condensate de Proteine și Tehnologia NLP

Cu un creier sănătos, aceste mase de proteine pot fi eliminate în mod eficient. Conform descoperirilor recente, oamenii de știință cred acum că unele proteine dezordonate formează condensate, care sunt picături lichide de proteine. Acestea nu au o membrană și se amestecă liber unele cu altele și pot fi formate și reformatate.

“Condensatele de proteine au atras recent o mare atenție în lumea științifică, deoarece controlează evenimente cheie în celulă, cum ar fi expresia genică – modul în care ADN-ul nostru este transformat în proteine – și sinteza proteinelor – modul în care celulele produc proteine”, a spus profesorul Knowles.

“Orice defecte legate de aceste picături de proteine pot duce la boli, cum ar fi cancer. Acesta este motivul pentru care aducerea tehnologiei de procesare a limbajului natural în cercetarea originilor moleculare ale disfuncției proteinelor este vitală, dacă vrem să putem corecta greșelile gramaticale din interiorul celulelor care cauzează boala”, a continuat el.

“Am hrănit algoritmul cu toate datele cunoscute despre proteine, astfel încât să poată învăța și să prezică limba proteinelor în același mod în care aceste modele învață despre limba umană și despre cum WhatsApp știe să sugereze cuvinte pentru a le utiliza”, a spus Dr. Saar.

“Apoi am putut să-i cerem despre gramatica specifică care conduce doar la formarea condensatelor de proteine din interiorul celulelor. Este o problemă foarte dificilă și deblocarea ei ne va ajuta să învățăm regulile limbii bolii”, a continuat Dr. Saar.

Principalii factori care stau la baza acestei evoluții tehnologice sunt o cantitate tot mai mare de date disponibile, o putere de calcul mai mare și progrese tehnice. Învățarea automată are potențialul de a transforma dramatic cercetarea în aceste domenii, permițând descoperiri care nu ar fi putut fi prevăzute.

Conform Dr. Saar, “Învățarea automată poate fi liberă de limitările a ceea ce oamenii de știință consideră a fi țintele pentru explorarea științifică și va însemna găsirea unor noi conexiuni care nu au fost încă concepute. Este foarte interesant într-adevăr.”

Noua rețea este disponibilă cercetătorilor din întreaga lume, și un număr tot mai mare de oameni de știință se implică.