Людський геномний секвенування та глибоке навчання можуть привести до вакцини проти коронавірусу – Опіна

Спільнота штучного інтелекту повинна співпрацювати з генетиками у пошуках лікування для тих, хто вважається найбільш ризикованим для коронавірусу. Потенційне лікування могло б полягати у видаленні клітин людини, редагуванні ДНК та подальшому введенні клітин назад, тепер, можливо, озброєних успішною імунною відповіддю. Це зараз розробляється для деяких інших вакцин.

Перший крок полягав би у секвенуванні всього людського геному з великої частини населення.

Секвенування людських геномів

Секвенування першого людського генома коштувало 2,7 мільярда доларів і зайняло майже 15 років. Поточна вартість секвенування всього людського генома значно знизилася. Найновіша вартість у 2015 році становила 4000 доларів, тепер вартість нижче 1000 доларів на людину. Ціна могла б знизитися ще на кілька відсотків, коли беруться до уваги економія масштабу.

Нам потрібно секвенувати геном двох різних типів пацієнтів:

1. Інфіковані коронавірусом, але здорові
2. Інфіковані коронавірусом, але з поганою імунною відповіддю

Неможливо передбачити, який дані буде найбільш цінним, але кожен секвенований геном надасть набір даних. Чим більше даних, тим більше варіантів для знаходження варіацій ДНК, які збільшують стійкість організму до захворювання.

Країни зараз втрачають трильйони доларів через цю епідемію, вартість 1000 доларів за людський геном є незначною у порівнянні. Мінімум 1000 добровольців для обох сегментів населення озброїли б дослідників значними обсягами великих даних. Якщо клінічні випробування збільшаться в розмірі в один порядок, штучний інтелект матиме ще більше навчальних даних, що збільшить шанси на успіх на кілька порядків. Чим більше даних, тим краще, тому ми повинні прагнути до 10 000 добровольців.

Машинне навчання

Хоча будуть присутні кілька функцій машинного навчання, глибоке навчання буде використовуватися для знаходження закономірностей у даних. Наприклад, може бути спостереження, що певні варіації ДНК відповідають високій імунітету, тоді як інші відповідають високій смертності. Мінімум ми дізнаємося, які сегменти населення більш сприйнятливі та повинні бути карантинованими.

Для розшифрування цих даних штучна нейронна мережа (ШН) буде розташована у хмарі, і секвеновані людські геноми з усього світу будуть завантажені. Зважаючи на те, що час є суттєвим, паралельні обчислення скоротять час, необхідний для роботи ШН.

Ми навіть могли б зробити ще один крок далі та використовувати виведені дані, відсортовані ШН, та завантажити їх у окрему систему, таку як рекурентна нейронна мережа (РНН). РНН використовує підкріплювальне навчання для визначення, який ген, вибраний початковою ШН, є найбільш успішним у симульованому середовищі. Агент підкріплювального навчання ігрифікує весь процес створення симульованого середовища для тестування, яке ДНК-редагування є більш ефективним.

Симульоване середовище схоже на віртуальне ігрове середовище, яким багато компаній штучного інтелекту добре оснащені для використання на основі свого попереднього успіху у розробці алгоритмів штучного інтелекту для перемоги в кіберспорті. Це включає компанії, такі як DeepMind і OpenAI.

Ці компанії можуть використовувати свою основну архітектуру, оптимізовану для освоєння відеоігор, для створення симульованого середовища, тестування редагувань генів та вивчення, які редагування приводять до конкретних бажаних змін.

Як тільки ген буде ідентифікований, інша технологія використовується для виконання редагувань.

CRISPR

Нещодавно було схвалено перше дослідження використання CRISPR для редагування ДНК всередині людського організму. Це було для лікування рідкісного типу генетичного розладу, який впливає на одного з 100 000 новонароджених. Розлад може бути викликаний мутаціями в до 14 генів, які відіграють роль у зростанні та роботі сітківки. У цьому випадку CRISPR спрямовано на ретельне націлення на ДНК та спричинення легкої тимчасової шкоди ДНК-ланцюгу, що спричиняє відновлення клітини. Сам процес відновлювального лікування має потенціал відновити зір.

Хоча ми все ще чекаємо результатів щодо того, чи буде ця терапія успішною, прецедент схвалення CRISPR для клінічних випробувань у людському організмі є трансформаційним. Потенційні розлади, які можуть бути вилікувані, включають поліпшення імунної відповіді організму на конкретні захворювання.

Потенційно ми можемо маніпулювати природною генетичною стійкістю організму до конкретного захворювання. Хвороби, які потенційно можуть бути націлені, різноманітні, але спільнота повинна зосередитися на лікуванні нової глобальної епідемії коронавірусу. Загроза, яка, якщо її не зупинити, може привести до смертного вироку великій частині нашого населення.

ОСТАННІ ДУМКИ

Хоча існує багато потенційних варіантів досягнення успіху, це буде вимагати об’єднання генетиків, епідеміологів та спеціалістів з машинного навчання. Потенційний варіант лікування може бути описаний вище, або може бути зовсім іншим, можливість полягає у секвенуванні генома великої частини населення.

Глибоке навчання є найкращим інструментом аналізу, який коли-небудь створили люди; нам потрібно хоча б спробувати використовувати його для створення вакцини.

Коли ми беремо до уваги, що зараз під загрозою через цю епідемію, ці три наукові спільноти повинні об’єднатися для роботи над лікуваннем.