นักวิทยาศาสตร์ด้านโปรตีนและ AI เผชิญหน้ากันแบบตัวต่อตัว

ทีมนักวิทยาศาสตร์ด้านโปรตีนที่ Rutgers University เผชิญหน้ากันแบบตัวต่อตัวกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ 

การแจ้งเตือนสปอยเลอร์: AI ชนะ แต่โดยเส้นผมเท่านั้น 

จับคู่มนุษย์กับ AI

นักวิทยาศาสตร์ตัดสินใจว่าพวกเขาต้องการทำการทดลองโดยจับคู่มนุษย์ที่มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการออกแบบโปรตีนและการประกอบตัวเองกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์อัจฉริยะที่มีความสามารถในการทำนาย Vikas Nanda นักวิจัยที่ศูนย์เทคโนโลยีชีวภาพขั้นสูงและการแพทย์ (CABM) ที่ Rutgers เป็นผู้ที่มีรายชื่อนักวิทยาศาสตร์ที่มีศักยภาพสูงสุด 

การทดลองเริ่มต้นขึ้นเพื่อดูว่ามนุษย์หรือ AI สามารถทำงานได้ดีกว่าในการทำนายว่าลำดับโปรตีนใดจะรวมกันได้สำเร็จมากที่สุด 

ผลลัพธ์ถูกตีพิมพ์ใน เคมีธรรมชาติ.

Nanda นักวิจัยจาก Argonne National Laboratory ในรัฐอิลลินอยส์ และเพื่อนร่วมงานหลายคนทั่วสหรัฐฯ กล่าวว่าการต่อสู้ครั้งนี้ “ใกล้แต่ชี้ขาด” การแข่งขันทำให้ Nanda และเพื่อนร่วมงานหลายคนต่อต้านโปรแกรม AI ซึ่งเป็นเพียงส่วนต่างเล็กน้อย 

นักวิทยาศาสตร์กำลังมองหาความรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการประกอบตัวเองของโปรตีน โดยเชื่อว่าการทำความเข้าใจให้ดีขึ้น พวกเขาสามารถออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่และเป็นนวัตกรรมสำหรับใช้ในทางการแพทย์และอุตสาหกรรม หนึ่งในผลิตภัณฑ์เหล่านี้อาจเป็นเนื้อเยื่อของมนุษย์เทียมสำหรับทำบาดแผล ในขณะที่อีกผลิตภัณฑ์หนึ่งอาจเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับผลิตภัณฑ์เคมีชนิดใหม่ 

นันดาเป็นศาสตราจารย์ในภาควิชาชีวเคมีและอณูชีววิทยาที่ Rutgers Robert Wood Johnson Medical School 

“แม้ว่าเราจะมีความเชี่ยวชาญอย่างกว้างขวาง แต่ AI ก็ทำได้ดีหรือดีกว่ากับชุดข้อมูลหลายชุด ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันมหาศาลของการเรียนรู้ของเครื่องในการเอาชนะอคติของมนุษย์” นันดากล่าว 

การออกแบบโปรตีนและการประกอบตัวเอง

โปรตีนประกอบด้วยกรดอะมิโนจำนวนมากที่เชื่อมต่อกันจนสุดปลาย และสายโซ่จะพับขึ้นเพื่อสร้างโมเลกุลสามมิติที่มีรูปร่างซับซ้อน รูปร่างของโปรตีนแต่ละชนิดและกรดอะมิโนที่อยู่ในนั้น เป็นตัวกำหนดพฤติกรรมของมัน นักวิจัยเช่น Nanda มีส่วนร่วมใน "การออกแบบโปรตีน" ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสร้างลำดับที่ผลิตโปรตีนใหม่ เมื่อเร็ว ๆ นี้ ทีมงานได้ออกแบบโปรตีนสังเคราะห์ที่สามารถตรวจจับ VX ซึ่งเป็นสารทำลายประสาทที่อันตรายได้อย่างรวดเร็ว การพัฒนาใหม่นี้อาจมีนัยยะสำคัญสำหรับไบโอเซนเซอร์และการบำบัดแบบใหม่ 

โปรตีนรวมตัวกับโปรตีนชนิดอื่นเพื่อสร้างโครงสร้างส่วนบนที่มีความสำคัญทางชีววิทยา ในบางกรณี ดูเหมือนว่าโปรตีนเป็นไปตามการออกแบบ เช่น กรณีที่พวกมันประกอบตัวเองเป็นเกราะป้องกันชั้นนอกของไวรัส ในบางครั้งพวกมันจะรวมตัวกันเองเมื่อสร้างโครงสร้างทางชีววิทยาที่เกี่ยวข้องกับโรคบางชนิด 

“การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการประกอบตัวเองของโปรตีนเป็นพื้นฐานในการสร้างความก้าวหน้าในหลายสาขา รวมถึงการแพทย์และอุตสาหกรรม” นันดากล่าว

นันดะและเพื่อนร่วมงานอีกห้าคนได้รับรายชื่อโปรตีนและขอให้ทำนายว่าโปรตีนชนิดใดที่น่าจะประกอบขึ้นได้เอง จากนั้นนำคำทำนายไปเปรียบเทียบกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ 

ผู้เชี่ยวชาญในมนุษย์ใช้กฎง่ายๆ จากการสังเกตพฤติกรรมโปรตีนในการทดลอง รวมถึงรูปแบบของประจุไฟฟ้าและระดับความเกลียดชังต่อน้ำ พวกเขาเลือกโปรตีน 11 ชนิดที่คาดการณ์ว่าจะประกอบตัวเองได้ ในขณะที่ AI เลือกโปรตีน XNUMX ชนิด 

การทดลองของพวกเขาแสดงให้เห็นว่ามนุษย์ทำนายผลโปรตีนได้ถูกต้อง 11 ชนิดจากโปรตีน XNUMX ชนิด ในขณะที่โปรแกรมคอมพิวเตอร์เลือก XNUMX ชนิด 

การทดลองยังแสดงให้เห็นว่าผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์ "ชอบ" กรดอะมิโนบางตัวมากกว่าตัวอื่น ซึ่งนำไปสู่การเลือกที่ไม่ถูกต้อง AI เลือกโปรตีนที่มีคุณภาพซึ่งไม่ได้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน 

“เรากำลังทำงานเพื่อทำความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับลักษณะทางเคมีของการโต้ตอบที่นำไปสู่การประกอบตัวเอง ดังนั้นฉันจึงกังวลว่าการใช้โปรแกรมเหล่านี้จะขัดขวางข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ” Nanda กล่าว “แต่สิ่งที่ฉันเริ่มเข้าใจจริง ๆ ก็คือการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเพียงเครื่องมืออื่น ๆ เช่นเดียวกับเครื่องมืออื่น ๆ ”