Oamenii de știință ai proteinelor și inteligența artificială, față în față

O echipă de oameni de știință ai proteinelor de la Universitatea Rutgers a concurat împotriva unui program de calculator.

Avertizare de spoiler: inteligența artificială a câștigat. Dar doar cu o diferență mică.

Confruntarea dintre oameni și inteligența artificială

Oamenii de știință au decis să efectueze un experiment care să confrunte un om cu o înțelegere profundă a proiectării și auto-asamblării proteinelor cu un program de calculator cu capacități predictibile. Pe lista oamenilor de știință care ar fi putut participa la acest experiment s-a aflat Vikas Nanda, cercetător la Centrul pentru Biotehnologie Avansată și Medicină (CABM) de la Rutgers.

Experimentul a urmărit să vadă dacă omul sau inteligența artificială ar putea face o treabă mai bună la predicția secvențelor de proteine care s-ar combina cu cel mai mare succes.

Rezultatele au fost publicate în Nature Chemistry.

Nanda, cercetători de la Laboratorul Național Argonne din Illinois și diverși colegi din Statele Unite spun că lupta a fost “apropiată, dar decisivă”. Concursul l-a pus pe Nanda și pe mai mulți colegi împotriva programului de inteligență artificială, care a câștigat cu o mică marjă.

Oamenii de știință caută să obțină mai multe cunoștințe despre auto-asamblarea proteinelor, considerând că, prin înțelegerea lor mai bună, ar putea proiecta produse noi și inovatoare pentru uz medical și industrial. Unul dintre aceste produse ar putea fi țesutul uman artificial pentru răni, în timp ce altul ar putea fi catalizatori pentru produse chimice noi.

Nanda este profesor în cadrul Departamentului de Biochimie și Biologie Moleculară de la Școala de Medicină Rutgers Robert Wood Johnson.

“În ciuda experienței noastre extinse, inteligența artificială a făcut la fel de bine sau chiar mai bine în mai multe seturi de date, demonstrând potențialul enorm al învățării automate de a depăși prejudecățile umane”, a spus Nanda.

Proiectarea și auto-asamblarea proteinelor

Proteinele sunt formate dintr-un număr mare de aminoacizi legați cap la cap, iar lanțurile se pliază pentru a forma molecule tridimensionale cu forme complexe. Forma fiecărei proteine și aminoacizii pe care îi conține determină comportamentul său. Cercetători precum Nanda sunt implicați în “proiectarea proteinelor”, ceea ce înseamnă că creează secvențe care produc proteine noi. Echipa a proiectat recent o proteină sintetică care poate detecta rapid VX, un agent nervos periculos. Această nouă descoperire ar putea avea implicații mari pentru noi biosenzori și tratamente.

Proteinele se auto-asamblează cu alte proteine pentru a forma suprstructuri importante în biologie. În unele cazuri, pare că proteinele urmează un design, cum ar fi atunci când se auto-asamblează într-o cochilie protectoare a unui virus. Alteori, se auto-asamblează atunci când formează structuri biologice asociate cu anumite boli.

“Înțelegerea auto-asamblării proteinelor este fundamentală pentru a face progrese în multe domenii, inclusiv medicină și industrie”, a spus Nanda.

Nanda și cinci colegi au primit o listă de proteine și au fost rugați să prevadă care dintre ele ar putea să se auto-asambleze. Previziunile lor au fost comparate cu cele ale programului de calculator.

Experții umani au folosit reguli empirice bazate pe observarea comportamentului proteinelor în experimente, inclusiv modele de sarcini electrice și gradul de aversiune față de apă. Ei au selectat 11 proteine pe care le-au prevăzut că se vor auto-asambla, în timp ce inteligența artificială a ales nouă proteine.

Experimentul a arătat că experții umani au făcut șase previziuni corecte din cele 11 proteine, în timp ce programul de calculator a ales nouă proteine.

Experimentul a demonstrat, de asemenea, că experții umani “favorizează” anumiți aminoacizi în detrimentul altora, ceea ce a condus la alegeri incorecte. Inteligența artificială a ales corect unele proteine cu calități care nu le-au făcut evidente.

“Lucrăm pentru a obține o înțelegere fundamentală a naturii chimice a interacțiunilor care duc la auto-asamblare, așa că m-am temut că utilizarea acestor programe ar putea preveni insight-uri importante”, a spus Nanda. “Dar ceea ce încep să înțeleg cu adevărat este că învățarea automată este doar un instrument, ca oricare altul.”