Các nhà khoa học protein và AI đối đầu

Một nhóm các nhà khoa học protein tại Đại học Rutgers đã đối đầu với một chương trình máy tính.

Cảnh báo spoiler: AI đã thắng. Nhưng chỉ bằng một chút.

So sánh con người với AI

Các nhà khoa học đã quyết định thực hiện một thí nghiệm so sánh một con người có hiểu biết sâu về thiết kế protein và tự lắp ráp với một chương trình máy tính thông minh có khả năng dự đoán. Người đứng đầu danh sách các nhà khoa học tiềm năng là Vikas Nanda, một nhà nghiên cứu tại Trung tâm Công nghệ sinh học và Y học tiên tiến (CABM) tại Rutgers.

Thí nghiệm này nhằm mục đích xem liệu con người hay AI có thể làm tốt hơn trong việc dự đoán các trình tự protein sẽ kết hợp thành công nhất.

Kết quả được công bố trên Nature Chemistry.

Nanda, các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne ở Illinois và các đồng nghiệp khác trên toàn Hoa Kỳ cho biết rằng cuộc chiến này là “gần nhưng quyết định”. Cuộc cạnh tranh đã đặt Nanda và một số đồng nghiệp khác chống lại chương trình AI, mà đã thắng bằng một tỷ lệ nhỏ.

Các nhà khoa học đang tìm kiếm thêm kiến thức về tự lắp ráp protein, tin rằng bằng cách hiểu rõ hơn về nó, họ có thể thiết kế các sản phẩm mới và sáng tạo cho các mục đích y tế và công nghiệp. Một trong những sản phẩm này có thể là mô người nhân tạo cho các vết thương trong khi sản phẩm khác có thể là chất xúc tác cho các sản phẩm hóa học mới.

Nanda là giáo sư tại Khoa Hóa sinh và Sinh học phân tử tại Trường Y khoa Robert Wood Johnson của Rutgers.

“Mặc dù chúng tôi có chuyên môn sâu, AI đã làm tốt hoặc thậm chí tốt hơn trên một số tập dữ liệu, cho thấy tiềm năng to lớn của học máy để vượt qua thiên vị của con người,” Nanda cho biết.

Thiết kế protein và tự lắp ráp

Protein bao gồm một số lượng lớn axit amin liên kết đầu cuối, và các chuỗi này gấp lại để tạo thành các phân tử ba chiều với hình dạng phức tạp. Hình dạng của mỗi protein, và các axit amin chứa trong nó, quyết định hành vi của nó. Các nhà nghiên cứu như Nanda đang tham gia vào “thiết kế protein”, nghĩa là họ tạo ra các trình tự sản xuất protein mới. Đội ngũ này đã thiết kế gần đây một protein tổng hợp có thể phát hiện nhanh chóng VX, một tác nhân thần kinh nguy hiểm. Phát triển mới này có thể có những ý nghĩa lớn cho các cảm biến sinh học và phương pháp điều trị mới.

Protein tự lắp ráp với các protein khác để tạo thành các siêu cấu trúc quan trọng trong sinh học. Trong một số trường hợp, dường như các protein đang theo một thiết kế, chẳng hạn như trường hợp chúng tự lắp ráp thành lớp vỏ bảo vệ của một loại virus. Lần khác, chúng tự lắp ráp khi tạo thành các cấu trúc sinh học liên quan đến một số bệnh.

“Hiểu biết về tự lắp ráp protein là cơ bản để đạt được tiến bộ trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y học và công nghiệp,” Nanda cho biết.

Nanda và năm đồng nghiệp khác đã được cung cấp một danh sách các protein và được yêu cầu dự đoán những protein nào có khả năng tự lắp ráp. Các dự đoán sau đó được so sánh với những dự đoán của chương trình máy tính.

Các chuyên gia con người đã sử dụng các quy tắc dựa trên quan sát của họ về hành vi của protein trong các thí nghiệm, bao gồm cả mẫu điện tích và mức độ tránh nước. Họ đã chọn 11 protein mà họ dự đoán sẽ tự lắp ráp trong khi AI đã chọn 9 protein.

Thí nghiệm của họ cho thấy con người đã đưa ra 6 dự đoán chính xác trong số 11 protein trong khi chương trình máy tính đã chọn 9 protein.

Thí nghiệm cũng cho thấy rằng các chuyên gia con người đã “ưu tiên” một số axit amin hơn những axit amin khác, điều này dẫn đến các lựa chọn không chính xác. AI đã chọn đúng một số protein có các đặc tính không rõ ràng.

“Chúng tôi đang làm việc để có được một hiểu biết cơ bản về bản chất hóa học của các tương tác dẫn đến tự lắp ráp, vì vậy tôi lo lắng rằng việc sử dụng các chương trình này sẽ ngăn chặn những hiểu biết quan trọng,” Nanda cho biết. “Nhưng điều tôi đang bắt đầu hiểu thực sự là học máy chỉ là một công cụ khác, giống như bất kỳ công cụ nào khác.”