Секвенування геному людини та глибоке навчання можуть призвести до вакцини від коронавірусу – думка

Спільнота штучного інтелекту повинна співпрацювати з генетиками, щоб знайти лікування для тих, хто найбільше схильний до ризику зараження коронавірусом. Потенційне лікування може включати видалення клітин людини, редагування ДНК, а потім ін’єкцію клітин назад, тепер, сподіваємось, озброєних успішною імунною відповіддю. Це зараз відбувається працювали над деякими іншими вакцинами.

Першим кроком буде секвенування всього геному людини значної частини людської популяції.

Секвенування геномів людини

Секвенування першого геному людини коштувало 2.7 мільярда доларів і тривало майже 15 років. Нинішня вартість секвенування цілої людини різко впала. Ще в 2015 році вартість становила 4000 доларів США, зараз – менше 1000 доларів США на людину. Ця вартість може знизитися ще на кілька процентних пунктів, якщо врахувати ефект масштабу.

Нам потрібно секвенувати геном двох різних типів пацієнтів:

1. Інфікований коронавірусом; але здоровий
2. Інфікований коронавірусом; але слабка імунна відповідь

Неможливо передбачити, яка точка даних буде найбільш цінною, але кожен секвенований геном забезпечить набір даних. Чим більше даних, тим більше можливостей знайти варіанти ДНК, які підвищують стійкість організму до переносника хвороби.

Країни зараз втрачають трильйони доларів через цей спалах, вартість 1000 доларів за геном людини порівняно незначна. Щонайменше 1,000 добровольців для обох верств населення озброїли б дослідників значними обсягами великих даних. Якщо випробування збільшиться в розмірі на один порядок, ШІ матиме ще більше навчальних даних, що збільшить шанси на успіх на кілька порядків. Чим більше даних, тим краще, тому потрібно прагнути до 10,000 XNUMX волонтерів.

машинне навчання

У той час як у машинному навчанні будуть присутні численні функції, глибоке навчання використовуватиметься для пошуку шаблонів у даних. Наприклад, може бути спостереження, що певні змінні ДНК відповідають високому імунітету, тоді як інші відповідають високій смертності. Принаймні, ми б дізналися, які верстви населення є більш сприйнятливими та повинні бути на карантині.

Щоб розшифрувати ці дані, у хмарі буде розміщено штучну нейронну мережу (ШНН), і завантажуватимуть секвеновані геноми людини з усього світу. У зв’язку з тим, що паралельні обчислення мають суттєве значення, час, потрібний ШНМ для виконання своєї магії, скоротить час.

Ми навіть могли б зробити ще один крок далі й використати вихідні дані, відсортовані ШНМ, і передати їх в окрему систему під назвою Рекурентна нейронна мережа (РНН). RNN використовує навчання з підкріпленням, щоб визначити, який ген, обраний початковою ANN, є найбільш успішним у змодельованому середовищі. Агент навчання з підкріпленням міг би гейміфікувати весь процес створення змодельованого середовища, щоб перевірити, які зміни ДНК є більш ефективними.

Змодельоване середовище схоже на віртуальне ігрове середовище, чим багато компаній, що займаються штучним інтелектом, мають хороші можливості, щоб скористатися ними, виходячи з їх попереднього успіху в розробці алгоритмів штучного інтелекту для перемоги в кіберспорті. Це включає такі компанії Deepmind та OpenAI.

Ці компанії можуть використовувати свою основну архітектуру, оптимізовану для освоєння відеоігор, щоб створити стимулюване середовище, перевірити редагування генів і дізнатися, які правки призводять до конкретних бажаних змін.

Після ідентифікації гена використовується інша технологія для внесення змін.

CRISPR

Нещодавно перше в історії дослідження з використанням Схвалено CRISPR для редагування ДНК в організмі людини. Це було призначено для лікування рідкісного типу генетичного захворювання, яке вражає кожного 100,000 14 новонароджених. Захворювання може бути викликане мутаціями в XNUMX генах, які відіграють важливу роль у зростанні та роботі сітківки. У цьому випадку CRISPR має на меті ретельно націлити ДНК і спричинити незначне тимчасове пошкодження ланцюга ДНК, змушуючи клітину відновлюватися. Саме цей відновлювальний процес загоєння має потенціал для відновлення зору.

Хоча ми все ще очікуємо результатів щодо того, чи буде це лікування ефективним, прецедент отримання CRISPR для випробувань на людському тілі є трансформаційним. Потенційні розлади, які можна лікувати, включають покращення імунної відповіді організму на специфічні переносники захворювань.

Потенційно ми можемо маніпулювати природною генетичною стійкістю організму до конкретної хвороби. Захворювання, які потенційно можуть стати мішенню, різноманітні, але спільнота повинна зосередитися на лікуванні нової глобальної епідемії коронавірусу. Загроза, яку, якщо не зупинити, може призвести до смертного вироку значному відсотку нашого населення.

Заключні ДУМКИ

Хоча існує багато потенційних варіантів досягнення успіху, для цього знадобиться об’єднання генетиків, епідеміологів і спеціалістів з машинного навчання. Потенційний варіант лікування може бути таким, як описано вище, або може виявитися неймовірно іншим, можливість полягає в секвенуванні генома великої частини населення.

Глибоке навчання — найкращий інструмент аналізу, який коли-небудь створювали люди; нам потрібно як мінімум спробувати використати його для створення вакцини.

Якщо ми беремо до уваги те, що зараз загрожує цій епідемії, ці три наукові спільноти повинні об’єднатися, щоб працювати над лікуванням.