Біологи та штучний інтелект: змагання за передбачення поведінки білків

Команда біологів з Рутгерського університету змагалася з комп’ютерною програмою.

Спойлер: штучний інтелект виграв. Але лише з мінімальною перевагою.

Змагання людини проти штучного інтелекту

Учені вирішили провести експеримент, у якому людина з глибоким розумінням проектування білків та їхньої самозбірки змагалася з програмою штучного інтелекту з передбачувальними можливостями. Серед потенційних учасників експерименту виділявся Вікас Нанда, дослідник Центру передових біотехнологій та медицини (CABM) Рутгерського університету.

Експеримент мав на меті з’ясувати, хто краще передбачить, які білкові послідовності будуть найбільш успішно поєднуватися.

Результати були опубліковані в Nature Chemistry.

Нанда, дослідники з Національної лабораторії Аргонна в Іллінойсі та інші колеги з усього США стверджують, що змагання було “близьким, але вирішальним”. У змаганні Нанда та кілька його колег змагалися з програмою штучного інтелекту, яка виграла з мінімальною перевагою.

Учені намагаються глибше зрозуміти самозбірку білків, вважаючи, що це знання дозволить їм проектувати нові та інноваційні продукти для медичних та промислових застосунків. Одним з таких продуктів могла б бути штучна людська тканина для ран, а іншим – каталізатори для нових хімічних продуктів.

Нанда є професором кафедри біохімії та молекулярної біології медичної школи Рутгерського університету.

“Незважаючи на нашу величезну експертизу, штучний інтелект показав такі самі або кращі результати на кількох наборах даних, демонструючи величезний потенціал машинного навчання для подолання людських упереджень”, – сказав Нанда.

Проектування білків та їхня самозбірка

Білки складаються з великої кількості амінокислот, з’єднаних послідовно, а ланцюги згинаються, утворюючи тривимірні молекули з складними формами. Форма кожної білкової молекули та амінокислоти, що входять до її складу, визначають її поведінку. Дослідники, такі як Нанда, займаються “проектуванням білків”, тобто створюють послідовності, які дають нові білки. Нещодавно команда Нанди розробила синтетичний білок, який може швидко виявляти VX, небезпечний нервовий агент. Ця нова розробка може мати великі наслідки для нових біосенсорів та методів лікування.

Білки самозбираються з іншими білками, утворюючи надструктури, важливі для біології. У деяких випадках білки здаються такими, що слідують певному проекту, наприклад, коли вони самозбираються в захисну оболонку вірусу. Іноді білки самозбираються під час утворення біологічних структур, пов’язаних з певними захворюваннями.

“Поняття самозбірки білків є фундаментальним для досягнення прогресу в багатьох галузях, включаючи медицину та промисловість”, – сказав Нанда.

Нанда та п’ять інших колег отримали список білків та мали передбачити, які з них найімовірніше самозіберуться. Потім їхні передбачення порівняли з передбаченнями комп’ютерної програми.

Людські експерти використовували правила, засновані на спостереженні за поведінкою білків у експериментах, включаючи закономірності електричних зарядів та ступінь відштовхування води. Вони вибрали 11 білків, які, на їхню думку, самозіберуться, тоді як штучний інтелект вибрав 9 білків.

Експеримент показав, що люди зробили 6 правильних передбачень з 11 білків, тоді як комп’ютерна програма вибрала 9 білків.

Експеримент також продемонстрував, що людські експерти “віддавали перевагу” певним амінокислотам над іншими, що призвело до неправильних виборів. Штучний інтелект правильно вибрав деякі білки з якостями, які не робили їх очевидними.

“Ми працюємо над тим, щоб отримати фундаментальне розуміння хімічної природи взаємодій, які призводять до самозбірки, тому я побоювався, що використання цих програм запобіжить важливим відкриттям”, – сказав Нанда. “Але те, що я починаю真正 розуміти, це те, що машинне навчання – це просто інструмент, як і будь-який інший.”