Алгоритмы, используемые компаниями вроде Netflix, могут расшифровать биологический язык нейродегенеративных заболеваний

Мощные алгоритмы, используемые компаниями вроде Netflix, Facebook и Amazon, могут иметь серьезные последствия в области здравоохранения. Они продемонстрировали способность предсказывать биологический язык рака и других нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера.

Эта инициатива была предпринята академиками колледжа Святого Иоанна в Университете Кембриджа, которые подали большой объем данных, накопленных за десятилетия, в компьютерную языковую модель. Целью было выяснить, может ли искусственный интеллект (ИИ) сделать более совершенные открытия, чем люди, и они обнаружили именно это, благодаря способности технологии расшифровать биологический язык.

Исследование было опубликовано в научном журнале PNAS, под названием “Изучение молекулярной грамматики конденсатов белков из последовательных определителей и вложений.” По мнению экспертов, оно может быть использовано для “исправления грамматических ошибок внутри клеток, вызывающих заболевания.”

Профессор Туомас Ноулз является основным автором статьи и членом колледжа Святого Иоанна.

“Внедрение технологии машинного обучения в исследования нейродегенеративных заболеваний и рака – это абсолютный прорыв. В конечном итоге, цель будет заключаться в использовании искусственного интеллекта для разработки целевых препаратов, которые могут значительно облегчить симптомы или предотвратить деменцию вообще.”

Мощные Алгоритмы

Алгоритмы машинного обучения, используемые компаниями вроде Netflix и Facebook, делают высокообоснованные прогнозы о потребителях и их действиях. Это происходит, когда Netflix рекомендует новый фильм или Facebook рекомендует нового друга. Голосовые помощники, такие как Alexa и Siri, могут распознавать людей сразу и реагировать.

Доктор Кади Лис Саар является основным автором статьи и исследовательским сотрудником колледжа Святого Иоанна. Она использовала подобную технологию для обучения крупномасштабной языковой модели, целью которой было выявление того, что происходит с белками во время заболевания.

“Человеческое тело является домом для тысяч и тысяч белков, и ученые еще не знают функции многих из них. Мы попросили нейронную сеть на основе языковой модели изучить язык белков”, – сказала она.

“Мы конкретно попросили программу изучить язык биомолекулярных конденсатов, меняющих форму – капель белков, найденных в клетках, – которые ученые действительно должны понять, чтобы расшифровать язык биологической функции и дисфункции, вызывающей рак и нейродегенеративные заболевания, такие как болезнь Альцгеймера. Мы обнаружили, что она может изучить, не будучи явно проинструктированной, то, что ученые уже открыли о языке белков за десятилетия исследований.”

Ученые считают, что существует несколько сотен нейродегенеративных заболеваний, наиболее распространенными из которых являются болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона и болезнь Хантингтона. Болезнь Альцгеймера поражает 50 миллионов человек по всему миру, и во время заболевания белки образуют сгустки и убивают здоровые нервные клетки.

Конденсаты Белков и Технология NLP

В здоровом мозге эти массы белков могут быть эффективно удалены. Согласно более недавним открытиям, ученые теперь считают, что некоторые расстроенные белки образуют конденсаты, которые являются жидкоподобными каплями белков. Они не имеют мембраны и свободно сливаются друг с другом, и они могут образовываться и реформироваться.

“Конденсаты белков в последнее время привлекли много внимания в научном мире, поскольку они контролируют ключевые события в клетке, такие как экспрессия генов – как наша ДНК преобразуется в белки – и синтез белков – как клетки производят белки”, – сказал профессор Ноулз.

“Любые дефекты, связанные с этими белковыми каплями, могут привести к заболеваниям, таким как рак. Это почему внедрение технологии обработки естественного языка в исследования молекулярных основ дисфункции белков имеет решающее значение, если мы хотим исправить грамматические ошибки внутри клеток, вызывающие заболевания”, – продолжил он.

“Мы подали алгоритму все данные, которые имеются о известных белках, чтобы он мог изучить и предсказать язык белков таким же образом, как эти модели изучают человеческий язык и как WhatsApp знает, какие слова предложить вам использовать”, – сказала доктор Саар.

“Затем мы смогли спросить его о конкретной грамматике, которая приводит только некоторые белки к образованию конденсатов внутри клеток. Это очень сложная проблема, и ее решение поможет нам изучить правила языка заболевания”, – продолжила доктор Саар.

Основными движущими силами этого прогресса в технологии являются увеличивающийся объем доступных данных, более высокая вычислительная мощность и технические достижения. Машинное обучение имеет потенциал кардинально изменить исследования в этих областях, позволяя сделать открытия, которые не могли быть предсказаны.

По мнению доктора Саар, “Машинное обучение может быть свободным от ограничений того, что исследователи считают целями научного исследования, и оно будет означать, что новые связи будут найдены, о которых мы еще не задумывались. Это действительно очень интересно”.

Новая сеть доступна исследователям по всему миру, и все больше ученых участвуют в ней.