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

Comunitatea de inteligență artificială trebuie să colaboreze cu geneticienii pentru a găsi un tratament pentru cei mai expuși la coronavirus. Un tratament potențial ar putea implica îndepărtarea celulelor unei persoane, editarea ADN-ului și apoi injectarea celulelor înapoi, sperând că vor fi dotate cu un răspuns imun eficient. Acest lucru este în prezent lucrat pentru alte vaccinuri.

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

Secvențierea genomului uman

Secvențierea primului genom uman a costat 2,7 miliarde de dolari și a durat aproape 15 ani pentru a fi finalizată. Costul actual al secvențierii unui genom uman complet a scăzut dramatic. În 2015, costul era de 4.000 de dolari, iar acum costul este sub 1.000 de dolari pe persoană. Acest cost ar putea scădea cu câteva procente suplimentare atunci când se iau în considerare economiile de scară.

Avem nevoie de a secvenția genomul a două tipuri de pacienți:

1. Infecțiați cu coronavirus, dar sănătoși
2. Infecțiați cu coronavirus, dar cu un răspuns imun slab

Este imposibil de prezis care dintre aceste puncte de date va fi cel mai valoros, dar fiecare genom secvențiat va furniza un set de date. Cu cât mai multe date, cu atât mai multe opțiuni există pentru a localiza variațiile ADN care cresc rezistența organismului la vectorul bolii.

Națiunile pierd în prezent mii de miliarde de dolari din cauza acestei epidemii, iar costul de 1.000 de dolari pentru un genom uman este minor în comparație. Un minimum de 1.000 de voluntari pentru ambele segmente ale populației ar dota cercetătorii cu volume semnificative de date mari. Dacă încercarea ar crește cu o ordine de mărime, inteligența artificială ar avea și mai multe date de antrenament, ceea ce ar crește șansele de succes de mai multe ordine de mărime. Cu cât mai multe date, cu atât mai bine, ceea ce este motivul pentru care ar trebui să se vizeze un obiectiv de 10.000 de voluntari.

Învățarea automată

În timp ce multiple funcționalități ale învățării automate ar fi prezente, învățarea profundă ar fi utilizată pentru a găsi tipare în date. De exemplu, s-ar putea observa că anumite variabile ADN corespund unei imunități ridicate, în timp ce altele corespund unei mortalități ridicate. Cel puțin am învăța care segmente ale populației umane sunt mai susceptibile și ar trebui să fie carantinate.

Pentru a descifra aceste date, o rețea neuronală artificială (ANN) ar fi plasată pe cloud, iar genomurile umane secvențiate din întreaga lume ar fi încărcate. Având în vedere că timpul este esențial, calculul paralel va reduce timpul necesar pentru ca ANN să-și facă magia.

Am putea să mergem și mai departe și să utilizăm datele de ieșire sortate de ANN și să le alimentăm într-un sistem separat numit Rețea Neuronală Recurentă (RNN). RNN utilizează învățarea prin întărire pentru a identifica care genă selectată de ANN inițială este cea mai de succes într-un mediu simulat. Agentul de învățare prin întărire ar face jocul întregului proces de creare a unui mediu simulat, pentru a testa care modificări ADN sunt mai eficiente.

Un mediu simulat este similar cu un mediu de joc virtual, ceva cu care multe companii de inteligență artificială sunt bine poziționate pentru a profita de pe urma experienței lor anterioare în proiectarea algoritmilor de inteligență artificială pentru a câștiga la jocurile sportive electronice. Acest lucru include companii precum DeepMind și OpenAI.

Aceste companii pot utiliza arhitectura lor subiacentă, optimizată pentru a stăpâni jocurile video, pentru a crea un mediu simulat, a testa editarea genelor și a învăța care editări duc la schimbări dorite.

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

CRISPR

Recent, primul studiu care utilizează CRISPR pentru a edita ADN în interiorul corpului uman a fost aprobat. Acesta a fost pentru a trata o boală genetică rară care afectează unul din 100.000 de nou-născuți. Condiția 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 vizeze cu atenție ADN-ul și să provoace o ușoară deteriorare temporară a lanțului ADN, ceea ce face ca celula să se repare singură. Acest proces de vindecare restauratoare are potențialul de a restaura vederea.

În timp ce așteptăm încă rezultatele pentru a vedea dacă acest tratament va funcționa, precedentul de a avea CRISPR aprobat pentru încercări pe corpul uman este transformativ. Tulburările potențiale care pot fi tratate includ îmbunătățirea răspunsului imun al organismului la anumite vectori de boli.

Potential, putem manipula rezistența genetică naturală a organismului la o boală specifică. Bolile care ar putea fi țintite sunt diverse, dar comunitatea ar trebui să se concentreze pe tratarea noii epidemii globale coronavirus. O amenințare care, dacă nu este oprită, ar putea duce la o sentință de moarte pentru o mare parte a populației noastre.

GÂNDURI FINALE

În timp ce există multe opțiuni potențiale pentru a atinge succesul, va fi necesar ca geneticienii, epidemiologii și specialiștii în învățarea automată să se unească. O opțiune de tratament posibilă ar putea fi descrisă mai sus, sau ar putea fi revelată ca fiind diferită, oportunitatea se află în secvențierea genomului a unui segment mare al populației.

Învățarea profundă este cel mai bun instrument de analiză pe care l-au creat oamenii; ar trebui să încercăm cel puțin să o utilizăm pentru a crea un vaccin.

Când luăm în considerare ceea ce este în prezent în joc cu această epidemie, aceste trei comunități științifice trebuie să colaboreze pentru a lucra la un remediu.