Алгоритми, використовувані компаніями типу Netflix, можуть розшифрувати біологічну мову нейродегенеративних захворювань

Потужні алгоритми, використовувані компаніями типу Netflix (NFLX ), Facebook (META ) та Amazon (AMZN ), можуть мати велике значення у сфері охорони здоров’я. Вони продемонстрували можливість передбачення біологічної мови раку та інших нейродегенеративних захворювань, таких як хвороба Альцгеймера.

Ця ініціатива була здійснена вченими коледжу Святого Іоанна в університеті Кембриджа, які ввели великі дані, отримані за десятиліття, до комп’ютерної мови моделі. Метою було побачити, чи може штучний інтелект (AI) зробити більш просунуті відкриття, ніж люди, і вони знайшли саме це з можливістю технології розшифрувати біологічну мову.

Дослідження було опубліковано в науковому журналі PNAS, під назвою “Навчання молекулярної граматики білкових конденсатів з послідовних детермінант і вкладень.” За словами експертів, це можна використовувати для “виправлення граматичних помилок всередині клітин, які спричиняють захворювання.”

Професор Туомас Ноулз є головним автором статті та членом коледжу Святого Іоанна.

“Введення технології машинного навчання до дослідження нейродегенеративних захворювань та раку є абсолютним проривом. У кінцевому підсумку, мета буде полягати у використанні штучного інтелекту для розробки цілевих ліків для значного полегшення симптомів або запобігання деменції зовсім.”

Потужні Алгоритми

Алгоритми машинного навчання, використовувані компаніями типу Netflix і Facebook, роблять високоосвічені передбачення про споживачів і те, що вони робитимуть далі. Це відбувається, коли Netflix рекомендує новий фільм або Facebook рекомендує нового друга. Голосові помічники, такі як Alexa і Siri, можуть розпізнавати осіб одразу ж і відповідати.

Доктор Каді Лііс Саар є першим автором статті та науковим співробітником коледжу Святого Іоанна. Вона використала подібну технологію для навчання великомасштабної мови моделі, яка мала на меті ідентифікувати, що відбувається з білками під час захворювання.

“Людське тіло містить тисячі і тисячі білків, і вчені ще не знають функції багатьох з них. Ми попросили нейронну мережу мовної моделі вивчити мову білків”, сказала вона.

“Ми конкретно попросили програму вивчити мову біомолекулярних конденсатів – крапель білків, знайдених у клітинах – які вчені дійсно повинні зрозуміти, щоб розшифрувати мову біологічної функції та дисфункції, яка спричиняє рак і нейродегенеративні захворювання, такі як хвороба Альцгеймера. Ми знайшли, що це може вивчити без явного вказівки того, що вчені вже відкрили про мову білків за десятиліття досліджень.”

Вчені вважають, що існує кілька сотень нейродегенеративних захворювань, з яких найпоширенішими є хвороба Альцгеймера, хвороба Паркінсона та хвороба Гантінгтона. Хвороба Альцгеймера впливає на 50 мільйонів людей по всьому світу, і під час захворювання білки утворюють згустки та вбивають здорові нервові клітини.

Білкові Конденсати та Технологія NLP

З здоровим мозком ці маси білків можуть бути ефективно усунені. За останніми даними, вчені зараз вважають, що деякі розладжені білки утворюють конденсати, які є рідкими краплями білків. Вони не мають мембрани та зливаються вільно один з одним, і вони можуть утворюватися та реформуватися.

“Білкові конденсати останнім часом привернули багато уваги в науковому світі, оскільки вони контролюють ключові події в клітині, такі як експресія генів – як наша ДНК перетворюється на білки – і синтез білків – як клітини роблять білки”, сказав професор Ноулз.

“Будь-які дефекти, пов’язані з цими білковими краплями, можуть привести до захворювань, таких як рак. Це саме той випадок, коли введення технології природної мови обробки до дослідження молекулярних основ білкової дисфункції є життєво важливим, якщо ми хочемо бути в змозі виправити граматичні помилки всередині клітин, які спричиняють захворювання”, продовжував він.

“Ми ввели алгоритм усі відомі дані про білки, щоб він міг вивчити і передбачити мову білків тим же чином, що ці моделі вивчають людську мову, і як WhatsApp знає, які слова пропонувати вам використовувати”, сказала доктор Саар.

“Тоді ми могли запитати його про конкретну граматику, яка приводить лише деякі білки до утворення конденсатів всередині клітин. Це дуже складна проблема, і розблокування її допоможе нам вивчити правила мови захворювання”, продовжила доктор Саар.

Основними рухаючими силами цієї технологічної передовиці є збільшення кількості доступних даних, більша обчислювальна потужність і технічні досягнення. Машинне навчання має потенціал революціонізувати дослідження в цих областях, дозволяючи робити відкриття, які ніколи не могли бути передбачені.

За словами доктора Саар, “Машинне навчання може бути вільним від обмежень того, що вчені вважають целями наукового дослідження, і це означатиме, що будуть знайдені нові зв’язки, які ми ще не змогли уявити. Це дуже цікаво дійсно.”

Нова мережа доступна дослідникам по всьому світу, і все більше вчених включаються.