Chuỗi gen người và Học sâu có thể dẫn đến vắc-xin chống lại Coronavirus – Ý kiến

Cộng đồng AI phải hợp tác với các nhà di truyền học để tìm ra phương pháp điều trị cho những người có nguy cơ cao mắc coronavirus. Một phương pháp điều trị tiềm năng có thể bao gồm việc loại bỏ tế bào của một người, chỉnh sửa DNA và sau đó tiêm tế bào trở lại, hy vọng sẽ có được phản ứng miễn dịch thành công. Điều này hiện đang được làm việc cho một số loại vắc-xin khác.

Bước đầu tiên sẽ là giải mã toàn bộ hệ gen người từ một phân khúc đáng kể của dân số.

Giải mã hệ gen người

Chi phí giải mã hệ gen người đầu tiên là 2,7 tỷ đô la và mất gần 15 năm để hoàn thành. Chi phí hiện tại để giải mã toàn bộ hệ gen người đã giảm đáng kể. Gần đây như năm 2015, chi phí là 4.000 đô la, hiện tại chi phí là ít hơn 1.000 đô la cho mỗi người. Chi phí này có thể giảm thêm một vài điểm phần trăm khi考虑 đến quy mô kinh tế.

Chúng ta cần giải mã hệ gen của hai loại bệnh nhân khác nhau:

1. Nhiễm coronavirus; nhưng khỏe mạnh
2. Nhiễm coronavirus; nhưng phản ứng miễn dịch kém

Không thể dự đoán được điểm dữ liệu nào sẽ có giá trị nhất, nhưng mỗi hệ gen được giải mã sẽ cung cấp một tập dữ liệu. Dữ liệu càng nhiều, càng có nhiều lựa chọn để tìm ra các biến thể DNA làm tăng khả năng抵抗 của cơ thể đối với tác nhân gây bệnh.

Các quốc gia hiện đang mất hàng nghìn tỷ đô la do đợt bùng phát này, chi phí 1.000 đô la cho mỗi hệ gen người là nhỏ so với đó. Một tối thiểu 1.000 tình nguyện viên cho cả hai phân khúc của dân số sẽ trang bị cho các nhà nghiên cứu lượng dữ liệu lớn đáng kể. Nếu thử nghiệm tăng lên một cấp độ của magnitude, AI sẽ có nhiều dữ liệu đào tạo hơn, điều này sẽ tăng cơ hội thành công lên nhiều cấp độ của magnitude. Dữ liệu càng nhiều, càng tốt, đó là lý do tại sao mục tiêu 10.000 tình nguyện viên nên được nhắm đến.

Học máy

Khi có nhiều chức năng của học máy hiện diện, học sâu sẽ được sử dụng để tìm ra các mẫu trong dữ liệu. Ví dụ, có thể có một quan sát rằng một số biến thể DNA tương ứng với khả năng miễn dịch cao, trong khi những biến thể khác tương ứng với tỷ lệ tử vong cao. Tối thiểu, chúng ta sẽ học được哪些 phân khúc của dân số dễ bị tổn thương hơn và nên được cách ly.

Để giải mã dữ liệu này, một Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) sẽ được đặt trên đám mây, và các hệ gen người được giải mã từ khắp thế giới sẽ được tải lên. Với thời gian là yếu tố quan trọng, tính toán song song sẽ giảm thời gian cần thiết cho ANN để thực hiện phép thuật của nó.

Chúng ta thậm chí có thể tiến một bước nữa và sử dụng dữ liệu đầu ra được sắp xếp bởi ANN, và cho nó vào một hệ thống riêng biệt gọi là Mạng lưới thần kinh hồi quy (RNN). RNN sử dụng học tăng cường để xác định gen nào được chọn bởi ANN ban đầu là thành công nhất trong một môi trường mô phỏng. Trình tăng cường sẽ tạo ra toàn bộ quá trình tạo môi trường mô phỏng, để kiểm tra những thay đổi DNA nào hiệu quả hơn.

Một môi trường mô phỏng giống như một môi trường trò chơi ảo, điều mà nhiều công ty AI được trang bị tốt để tận dụng dựa trên thành công trước đây của họ trong việc thiết kế thuật toán AI để thắng tại các giải đấu thể thao điện tử. Điều này bao gồm các công ty như DeepMind và OpenAI.

Các công ty này có thể sử dụng kiến trúc cơ bản được tối ưu hóa để thành thạo trò chơi điện tử, để tạo ra một môi trường mô phỏng, kiểm tra chỉnh sửa gen, và học được những chỉnh sửa nào dẫn đến những thay đổi mong muốn.

Sau khi một gen được xác định, một công nghệ khác được sử dụng để thực hiện các chỉnh sửa.

CRISPR

Gần đây, nghiên cứu đầu tiên sử dụng CRISPR để chỉnh sửa DNA trong cơ thể người đã được phê duyệt. Đây là để điều trị một loại rối loạn di truyền hiếm gặp ảnh hưởng đến một trong 100.000 trẻ sơ sinh. Tình trạng này có thể được gây ra bởi các đột biến trong tối đa 14 gen đóng vai trò trong sự phát triển và hoạt động của võng mạc. Trong trường hợp này, CRISPR nhằm mục đích nhắm mục tiêu DNA cẩn thận và gây ra tổn thương tạm thời cho chuỗi DNA, khiến tế bào tự sửa chữa. Quá trình hồi phục này có tiềm năng khôi phục thị lực.

Mặc dù chúng ta vẫn đang chờ đợi kết quả về việc liệu phương pháp điều trị này có hiệu quả hay không, việc CRISPR được phê duyệt cho các thử nghiệm trong cơ thể người là một bước ngoặt. Các rối loạn có thể được điều trị bao gồm cải thiện phản ứng miễn dịch của cơ thể đối với các tác nhân gây bệnh cụ thể.

Có thể, chúng ta có thể điều khiển khả năng kháng tự nhiên của cơ thể đối với một bệnh cụ thể. Các bệnh có thể được nhắm mục tiêu là đa dạng, nhưng cộng đồng nên tập trung vào việc điều trị dịch bệnh coronavirus toàn cầu mới. Một mối đe dọa mà nếu không được kiểm soát có thể dẫn đến án tử cho một tỷ lệ lớn dân số.

THOUGHTS CUỐI CÙNG

Mặc dù có nhiều lựa chọn tiềm năng để đạt được thành công, nó sẽ yêu cầu các nhà di truyền học, dịch tễ học và chuyên gia học máy thống nhất. Một lựa chọn điều trị tiềm năng có thể được mô tả như trên, hoặc có thể được tiết lộ là hoàn toàn khác, cơ hội nằm trong việc giải mã hệ gen của một phân khúc lớn của dân số.

Học sâu là công cụ phân tích tốt nhất mà con người đã từng tạo ra; chúng ta cần ít nhất cố gắng sử dụng nó để tạo ra vắc-xin.

Khi chúng ta xem xét những gì đang bị đe dọa bởi dịch bệnh hiện tại, ba cộng đồng khoa học này cần phải hợp tác để làm việc trên một phương pháp điều trị.