นักวิทยาศาสตร์โปรตีนและ AI สู้กัน

ทีมนักวิทยาศาสตร์โปรตีนจากมหาวิทยาลัยรัทเจอร์สได้แข่งขันกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์

คำเตือนสปอยเลอร์: AI ชนะ แต่เพียงเส้นผ่าน

การแข่งขันระหว่างมนุษย์และ AI

นักวิทยาศาสตร์ตัดสินใจที่จะทำการทดลองโดยการแข่งขันระหว่างมนุษย์ที่มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการออกแบบโปรตีนและการรวมตัวกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีความสามารถในการทำนายผลลัพธ์ นักวิจัยที่มีศักยภาพสูงสุดคือ Vikas Nanda นักวิจัยจากศูนย์เทคโนโลยีชีวภาพและแพทยศาสตร์ (CABM) ของมหาวิทยาลัยรัทเจอร์ส

การทดลองนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อดูว่ามนุษย์หรือ AI จะทำได้ดีกว่ากันในการทำนายลำดับโปรตีนที่จะรวมกันได้ดีที่สุด

ผลลัพธ์ได้รับการตีพิมพ์ใน Nature Chemistry

Nanda และนักวิจัยจากห้องปฏิบัติการแห่งชาติ Argonne ในรัฐอิลลินอยส์ และเพื่อนร่วมงานอื่นๆ ทั่วสหรัฐอเมริกากล่าวว่าการแข่งขันนี้ “ใกล้เคียงแต่ชัดเจน” การแข่งขันระหว่าง Nanda และเพื่อนร่วมงานกับโปรแกรม AI ซึ่งชนะด้วยความแตกต่างเล็กน้อย

นักวิทยาศาสตร์กำลังมองหาความรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการรวมตัวของโปรตีน โดยเชื่อว่าหากเข้าใจมันให้ดีขึ้น พวกเขาจะสามารถออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ และนวัตกรรมสำหรับการใช้งานทางการแพทย์และอุตสาหกรรม ผลิตภัณฑ์เหล่านี้อาจรวมถึงเนื้อเยื่อเทียมสำหรับบาดแผลและตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับผลิตภัณฑ์เคมีใหม่ๆ

Nanda เป็นศาสตราจารย์ในภาควิชาเคมีและชีววิทยาของมหาวิทยาลัยรัทเจอร์ส Robert Wood Johnson Medical School

“尽管เรามีความเชี่ยวชาญอย่างกว้างขวาง แต่ AI ก็ทำได้ดีหรือดีกว่าในหลายๆ ชุดข้อมูล ซึ่งแสดงถึงศักยภาพที่ยิ่งใหญ่ของการเรียนรู้ของเครื่องจักรในการเอาชนะความลำเอียงของมนุษย์” Nanda กล่าว

การออกแบบโปรตีนและการรวมตัว

โปรตีนประกอบด้วยกรดอะมิโนจำนวนมากที่เชื่อมต่อกัน และโซ่เหล่านี้ม้วนตัวเป็นโมเลกุลสามมิติที่มีรูปร่างซับซ้อน รูปร่างของโปรตีนแต่ละชนิดและกรดอะมิโนที่อยู่ในนั้นจะกำหนดพฤติกรรมของมัน นักวิจัยเช่น Nanda กำลังทำงานใน “การออกแบบโปรตีน” ซึ่งหมายถึงการสร้างลำดับที่ผลิตโปรตีนใหม่ๆ ทีมนี้ได้ออกแบบโปรตีนสังเคราะห์ที่สามารถตรวจจับ VX ซึ่งเป็นสารพิษประสาทที่อันตรายได้อย่างรวดเร็ว การพัฒนานี้อาจมีผลกระทบอย่างมากต่อการตรวจจับและรักษาใหม่ๆ

โปรตีนรวมตัวกับโปรตีนอื่นๆ เพื่อสร้างโครงสร้างที่สำคัญทางชีววิทยา ในบางกรณี โปรตีนเหล่านี้ดูเหมือนจะตามรูปแบบ เช่น เมื่อพวกมันรวมตัวกันเป็นเปลือกภายนอกที่ป้องกันของไวรัส ในบางครั้ง โปรตีนเหล่านี้รวมตัวกันเมื่อสร้างโครงสร้างทางชีววิทยาที่เกี่ยวข้องกับโรคบางชนิด

“การเข้าใจการรวมตัวของโปรตีนเป็นเรื่องพื้นฐานในการพัฒนาสาขาต่างๆ รวมถึงการแพทย์และอุตสาหกรรม” Nanda กล่าว

Nanda และเพื่อนร่วมงาน 5 คนได้รับรายชื่อโปรตีนและขอให้ทำนายว่าโปรตีนเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะรวมตัวกันหรือไม่ การทำนายเหล่านี้ถูกเปรียบเทียบกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์

ผู้เชี่ยวชาญด้านมนุษย์ใช้กฎการทำนายตามการสังเกตพฤติกรรมของโปรตีนใน实验์ รวมถึงรูปแบบของประจุไฟฟ้าและระดับการหลีกเลี่ยงน้ำ พวกเขาเลือกโปรตีน 11 ชนิดที่พวกเขาคาดว่าจะรวมตัวกัน ในขณะที่ AI เลือกโปรตีน 9 ชนิด

การทดลองแสดงให้เห็นว่าผู้เชี่ยวชาญด้านมนุษย์ทำนายถูกต้อง 6 ใน 11 โปรตีน ในขณะที่โปรแกรมคอมพิวเตอร์เลือกโปรตีน 9 ชนิด

การทดลองยังแสดงให้เห็นว่าผู้เชี่ยวชาญด้านมนุษย์ “ชื่นชอบ” กรดอะมิโนบางชนิดมากกว่าชนิดอื่น ซึ่งนำไปสู่การทำนายที่ไม่ถูกต้อง AI เลือกโปรตีนบางชนิดที่มีคุณสมบัติที่ไม่ชัดเจน

“เรากำลังทำงานเพื่อให้เข้าใจธรรมชาติทางเคมีของปฏิกิริยาที่นำไปสู่การรวมตัว ดังนั้นฉันจึงกังวลว่าการใช้โปรแกรมเหล่านี้จะป้องกันการมองเห็นสำคัญ” Nanda กล่าว “แต่สิ่งที่ฉันเริ่มเข้าใจจริงๆ คือการเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นเพียงเครื่องมืออีกชนิดหนึ่ง เช่นเดียวกับเครื่องมืออื่นๆ”