Secvențierea genomului uman și învățarea profundă ar putea duce la un vaccin împotriva coronavirusului - Opinie

Comunitatea AI trebuie să colaboreze cu geneticienii, pentru a găsi un tratament pentru cei considerați cel mai expuși riscului de coronavirus. Un tratament potențial ar putea implica îndepărtarea celulelor unei persoane, editarea ADN-ului și apoi injectarea celulelor înapoi, acum, sperăm, înarmate cu un răspuns imunitar de succes. Acest lucru este în prezent a lucrat pentru alte vaccinuri.

Primul pas ar fi secvențierea întregului genom uman dintr-un segment considerabil al populației umane.

Secvențierea genomului uman

Secvențierea primului genom uman a costat 2.7 miliarde de dolari și a durat aproape 15 ani. Costul actual de secvențiere a unui întreg om a scăzut dramatic. În 2015, costul a fost de 4000 USD, acum costul este mai mic de 1000 USD de persoană. Acest cost ar putea scădea cu câteva puncte procentuale mai mult atunci când se iau în considerare economiile de scară.

Trebuie să secvenționăm genomul a două tipuri diferite de pacienți:

1. Infectat cu Coronavirus; dar sănătos
2. Infectat cu Coronavirus; dar răspuns imun slab

Este imposibil de prezis care punct de date va fi cel mai valoros, dar fiecare genom secvențial ar oferi un set de date. Cu cât sunt mai multe date, cu atât există mai multe opțiuni pentru a localiza variațiile ADN care cresc rezistența unui organism la vectorul bolii.

Națiunile pierd în prezent trilioane de dolari din cauza acestui focar, costul de 1000 de dolari pentru un genom uman este minor în comparație. Un minim de 1,000 de voluntari pentru ambele segmente ale populației ar înarma cercetătorii cu volume semnificative de date mari. Dacă încercarea ar crește în dimensiune cu un ordin de mărime, IA ar avea și mai multe date de antrenament, ceea ce ar crește șansele de succes cu mai multe ordine de mărime. Cu cât sunt mai multe date, cu atât mai bine, motiv pentru care ar trebui să se urmărească un obiectiv de 10,000 de voluntari.

Invatare mecanica

În timp ce mai multe funcționalități ale învățării automate ar fi prezente, învățarea profundă ar fi folosită pentru a găsi modele în date. De exemplu, ar putea exista o observație că anumite variabile ADN corespund unei imunitate ridicate, în timp ce altele corespund unei mortalități ridicate. Cel puțin, am afla care segmente ale populației umane sunt mai susceptibile și ar trebui puse în carantină.

Pentru a descifra aceste date, o rețea neuronală artificială (ANN) ar fi localizată pe nor și ar fi încărcate genomi umani secvențiali din întreaga lume. Pe măsură ce timpul este esențial, calculul paralel va reduce timpul necesar ca ANN să-și facă magia.

Am putea chiar să facem un pas mai departe și să folosim datele de ieșire sortate de ANN și să le introducem într-un sistem separat numit Rețeaua neuronală recurentă (RNN). RNN folosește învățarea prin întărire pentru a identifica care genă selectată de ANN inițial are cel mai mult succes într-un mediu simulat. Agentul de învățare prin întărire ar gamifica întregul proces de creare a unui cadru simulat, pentru a testa care modificări ADN sunt mai eficiente.

Un mediu simulat este ca un mediu de joc virtual, ceva de care multe companii AI sunt bine poziționate pentru a profita pe baza succesului lor anterior în proiectarea algoritmilor AI pentru a câștiga la sporturi. Aceasta include astfel de companii DeepMind și OpenAI.

Aceste companii își pot folosi arhitectura de bază optimizată pentru a stăpâni jocurile video, pentru a crea un mediu stimulat, pentru a testa modificările genetice și pentru a afla care modificări duc la schimbările dorite specifice.

Odată ce o genă este identificată, o altă tehnologie este utilizată pentru a face modificări.

CRISPR

Recent, primul studiu folosit vreodată CRISPR pentru a edita ADN-ul în interiorul corpului uman a fost aprobat. Acesta a fost pentru a trata un tip rar de tulburare genetică care afectează unul din 100,000 de nou-născuți. Afecțiunea poate fi cauzată de mutații în până la 14 gene care joacă un rol în creșterea și funcționarea retinei. În acest caz, CRISPR își propune să țintească cu atenție ADN-ul și să provoace leziuni temporare ușoare catenei de ADN, determinând celula să se repare singură. Acest proces de vindecare restaurator are potențialul de a restabili vederea.

În timp ce încă așteptăm rezultatele dacă acest tratament va funcționa, precedentul de a avea CRISPR aprobat pentru teste în corpul uman este transformațional. Potențialele tulburări care pot fi tratate includ îmbunătățirea răspunsului imun al organismului la vectori specifici de boală.

Potenţial, putem manipula rezistenţa genetică naturală a organismului la o anumită boală. Bolile care ar putea fi vizate sunt diverse, dar comunitatea ar trebui să se concentreze pe tratamentul noii epidemii globale de coronavirus. O amenințare care, dacă nu este controlată, ar putea duce la condamnarea la moarte a unui mare procent din populația noastră.

CONSIDERAȚII FINALE

Deși există multe opțiuni potențiale pentru a obține succesul, va necesita ca geneticienii, epidemiologii și specialiștii în învățarea automată să se unească. O posibilă opțiune de tratament poate fi cea descrisă mai sus sau poate fi dezvăluită a fi inimaginabil de diferită, oportunitatea constă în secvențierea genomului unui segment mare al populației.

Învățarea profundă este cel mai bun instrument de analiză pe care oamenii l-au creat vreodată; trebuie să încercăm la minimum să-l folosim pentru a crea un vaccin.

Când luăm în considerare ceea ce este în prezent în pericol cu ​​această epidemie actuală, aceste trei comunități științifice trebuie să se unească pentru a lucra la un remediu.