基因组测序和深度学习可能带来冠状病毒疫苗 – 观点

人工智能社区必须与遗传学家合作，寻找针对冠状病毒高风险人群的治疗方法。潜在的治疗方法可能涉及取出一个人的细胞，编辑DNA，然后将细胞注入回去，希望能够获得成功的免疫反应。这项技术目前正在为其他疫苗进行研究和开发。

第一步是对大量人群的整个基因组进行测序。

测序人基因组

测序第一个人类基因组的成本为27亿美元，耗时近15年。目前，测序一个人的整个基因组的成本已经大大降低。截至2015年，成本为4000美元，目前的成本已经降至1000美元以下。考虑到规模经济，这个成本可能会进一步降低几个百分点。

我们需要对两类患者的基因组进行测序：

1. 感染冠状病毒但身体健康的人
2. 感染冠状病毒但免疫反应差的人

目前无法预测哪个数据点最有价值，但每个测序的基因组都会提供一个数据集。数据越多，找到提高身体对疾病的抵抗力的DNA变异的选项就越多。

目前，各国由于疫情而损失了数万亿美元，与之相比，每人1000美元的基因组测序成本是微不足道的。至少需要1000名志愿者参加这两类人群的研究，这将为研究人员提供大量的数据。如果试验规模扩大十倍，人工智能将拥有更多的训练数据，这将增加成功的几率。数据越多越好，因此目标应该是招募10000名志愿者。

机器学习

虽然机器学习有多种功能，但深度学习将被用于在数据中找到模式。例如，可能会观察到某些DNA变异对应着高免疫力，而其他变异对应着高死亡率。至少我们可以了解哪些人群更容易感染冠状病毒，应该被隔离。

为了解读这些数据，人工神经网络（ANN）将被放在云端，来自世界各地的测序人基因组将被上传。由于时间至关重要， 并行计算将减少ANN处理数据所需的时间。

我们甚至可以进一步利用ANN输出的数据，并将其输入到另一个称为循环神经网络（RNN）的系统中。RNN使用强化学习来确定初始ANN选择的哪个基因在模拟环境中最成功。强化学习代理将使整个过程变得像游戏一样，以测试哪些DNA变化更有效。

模拟环境就像一个虚拟游戏环境，很多人工智能公司都有能力利用他们之前在设计人工智能算法来赢得电子竞技游戏的成功经验来创建这样的环境。这包括DeepMind和OpenAI等公司。

这些公司可以利用他们的底层架构，优化以掌握视频游戏的能力，来创建模拟环境，测试基因编辑，并学习哪些编辑会导致特定的期望变化。

一旦找到一个基因，另一种技术就会被用来进行编辑。

CRISPR

最近，首次使用CRISPR编辑人体内DNA的研究获得批准。这项研究是为了治疗一种罕见的遗传性疾病，这种疾病影响每100,000个新生儿中的1个。这种情况可能是由于14个基因的突变引起的，这些基因在视网膜的生长和运作中发挥作用。在这种情况下，CRISPR旨在仔细针对DNA，并对DNA链造成轻微的暂时性损害，导致细胞自我修复。这一修复过程有可能恢复视力。

虽然我们仍在等待这项治疗是否有效的结果，但CRISPR在人体内进行试验的先例是具有变革性的。潜在的可治疗疾病包括提高身体对特定疾病的免疫反应。

可能，我们可以操纵身体对特定疾病的自然基因抵抗力。可以针对的疾病种类繁多，但社区应该专注于治疗新的全球性流行病——冠状病毒。如果不加控制，冠状病毒可能会对大量人口构成生命威胁。

最后的思考

虽然有很多潜在的成功途径，但这需要遗传学家、流行病学家和机器学习专家团结起来。潜在的治疗方法可能如上所述，或者可能被证明是完全不同的，机会在于对大量人群的基因组测序。

深度学习是人类创造的最好的分析工具，我们至少应该尝试使用它来创造疫苗。

考虑到当前疫情的风险，这三个科学社区需要团结起来，共同开发治愈方法。