Модели и платформы ИИ
Последовательность генома человека и глубокое обучение могут привести к вакцине против коронавируса – Мнение
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
Сообщество искусственного интеллекта должно сотрудничать с генетиками в поисках лечения для тех, кто считается наиболее подверженным риску заражения коронавирусом. Потенциальное лечение может включать удаление клеток человека, редактирование ДНК и затем введение клеток обратно, теперь, возможно, вооруженных успешным иммунным ответом. Это в настоящее время разрабатывается для некоторых других вакцин.
Первым шагом будет секвенирование всего человеческого генома от значительной части населения.
Секвенирование геномов человека
Секвенирование первого человеческого генома стоило 2,7 миллиарда долларов и заняло почти 15 лет. Текущая стоимость секвенирования всего человека значительно снизилась. Недавно, в 2015 году, стоимость составляла 4000 долларов, теперь стоимость составляет менее 1000 долларов на человека. Эта стоимость может снизиться еще на несколько процентных пунктов, когда будут учитываться экономии от масштаба.
Нам нужно секвенировать геном двух разных типов пациентов:
- Инфицированные коронавирусом, но здоровые
- Инфицированные коронавирусом, но с плохим иммунным ответом
Невозможно предсказать, какая точка данных будет наиболее ценна, но каждый секвенированный геном предоставит набор данных. Чем больше данных, тем больше вариантов найти вариации ДНК, которые увеличивают устойчивость организма к вирусу.
Страны в настоящее время теряют триллионы долларов из-за этой вспышки, стоимость 1000 долларов за геном человека является незначительной по сравнению с этим. Минимум 1000 добровольцев для обеих групп населения обеспечит исследователей значительными объемами больших данных. Если испытания увеличатся в размере на порядок, ИИ будет иметь еще больше обучающих данных, что увеличит шансы на успех на несколько порядков. Чем больше данных, тем лучше, поэтому целевым показателем должно быть 10 000 добровольцев.
Машинное обучение
Хотя будут присутствовать несколько функций машинного обучения, глубокое обучение будет использоваться для поиска закономерностей в данных. Например, может быть наблюдение, что определенные переменные ДНК соответствуют высокому иммунитету, в то время как другие соответствуют высокой смертности. Как минимум мы узнаем, какие сегменты населения более восприимчивы и должны быть изолированы.
Чтобы расшифровать эти данные, искусственная нейронная сеть (ИНС) будет размещена в облаке, и секвенированные человеческие геномы со всего мира будут загружены. Поскольку время имеет решающее значение, параллельные вычисления сократят время, необходимое для работы ИНС.
Мы даже можем пойти дальше и использовать выходные данные, отсортированные ИНС, и подать их в отдельную систему, называемую рекуррентной нейронной сетью (РНС). РНС использует обучение с подкреплением для определения, какой ген, выбранный исходной ИНС, наиболее успешен в симулированной среде. Агент обучения с подкреплением сделает весь процесс создания симулированной среды игровым, чтобы протестировать, какие изменения ДНК более эффективны.
Симулированная среда похожа на виртуальную игровую среду, что является чем-то, что многие компании ИИ хорошо освоили на основе своего предыдущего успеха в проектировании алгоритмов ИИ для победы в киберспорте. Это включает компании такие как DeepMind и OpenAI.
Эти компании могут использовать свою основную архитектуру, оптимизированную для освоения видеоигр, для создания симулированной среды, тестирования редактирования генов и изучения, какие редактирования приводят к желаемым изменениям.
Как только ген будет выявлен, другая технология используется для внесения изменений.
CRISPR
Недавно было одобрено первое в мире исследование использования CRISPR для редактирования ДНК внутри человеческого тела. Это было для лечения редкого генетического расстройства, которое поражает одного из 100 000 новорожденных. Состояние может быть вызвано мутациями в до 14 генов, которые играют роль в росте и функционировании сетчатки. В этом случае CRISPR направлен на тщательное нацеливание на ДНК и вызывание незначительного временного повреждения цепи ДНК, что приводит к восстановлению клетки. Этот процесс восстановительного исцеления имеет потенциал восстановить зрение.
Хотя мы все еще ждем результатов, будет ли это лечение эффективным, прецедент одобрения CRISPR для испытаний на человеке является революционным. Потенциальные расстройства, которые можно лечить, включают улучшение иммунного ответа организма на конкретные заболевания.
Потенциально мы можем манипулировать естественной генетической устойчивостью организма к конкретному заболеванию. Заболевания, которые можно потенциально нацелить, разнообразны, но сообщество должно сосредоточиться на лечении новой глобальной эпидемии коронавируса. Угроза, которая, если не будет сдержана, может привести к смертному приговору для значительной части нашего населения.
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЕ МЫСЛИ
Хотя существует много потенциальных вариантов достижения успеха, для этого потребуется объединение генетиков, эпидемиологов и специалистов по машинному обучению. Потенциальный вариант лечения может быть таким, как описано выше, или может быть совершенно другим, возможность заключается в секвенировании генома значительной части населения.
Глубокое обучение является лучшим инструментом анализа, который когда-либо создавали люди; мы должны как минимум попытаться использовать его для создания вакцины.
Когда мы учитываем, что сейчас подвергается риску из-за этой эпидемии, эти три научных сообщества должны объединиться, чтобы работать над лекарством.
