Сотрудничество
Поиск по сайту
Разделы
headerlogo
Новости розницы
Регуляторика
Фармпроизводство
Фармацевтика и наука
Медицинские стартапы

Новости фармрынкаФармацевтика и наукаСтремительное развитие биомедицины: на что способен искусственный интеллект?
26.01.2023 07:40

Стремительное развитие биомедицины: на что способен искусственный интеллект?

26.01.2023 07:40
Стремительное развитие биомедицины: на что способен искусственный интеллект?

Биомедицина является одной из отраслей будущего, поскольку здесь обширно применяется искусственный интеллект (ИИ). За последнее десятилетие произошло довольно много открытий. Но внедрение ИИ идет медленнее, чем хотелось бы. Это происходит в основном из-за школы консерваторов – врачам прошлого поколения трудно довериться вычислительной технике. Чего же добился искусственный интеллект?

Строение клетки

В конце XX века стартовал научный проект «Геном человека», благодаря которому произошли научные прорывы:

·        Усовершенствовалась технология секвенирования

Расшифровка молекул ДНК и РНК. Тогда первый геном человека пытались «прочитать» более 10 лет и потратили на это порядка трех миллиардов долларов. На сегодняшний день такая процедура занимает около двух недель, и получить ее можно всего за 600 долларов! 

·        Расцвет эпигенетики

Это раздел генетики, отвечающий за изменения наследственной информации из-за воздействия внешних факторов. Изменения ДНК при этом не происходит. Ученые стали больше обращать внимание на активность тех или иных генов и из-за чего она меняется.

·        Появление большого количества «омов»

Наследственная информация хранится ДНК и РНК. Отсюда и идут «омы». Геном – это последовательность генов в ДНК. Транскриптом – активные гены РНК на данный момент. Протеом – белки, кодируемые одним геномом. Интерактом – все взаимодействия между белками в клетке. Метаболом – все продукты обмена веществ в клетке. Обратите внимание, что белки уложены в виде трёхмерной структуры – это тоже влияет на их свойства.

Работники лабораторий стали исследовать эти «омы», обрабатывать полученную информацию и формировать закономерности. В этом очень помогли «умные машины». Это привело к тому, что ИИ стал использоваться как метод исследования в молекулярной биологии, так и способ для научных открытий в медицине.

Прогнозирование ДНК

Как мы ранее говорили, вся генетическая информация хранится в ДНК. Это своего рода «язык» организма, кодируемый последовательностью генов.

Весной 2022 года ученые из университета AIRI (российский научно-исследовательский институт ИИ) собрали трансформирующую языковую модель GENA-LM. Этот механизм понимает последовательность ДНК человека, т.к. специально этому обучен.

Задачей этой модели было распознать полный геном человека. Для этого ей были предоставлены 85% уже расшифрованного генома в 2003 году (проект «Геном человека»). Нужно было предсказать остальные 15%. И у нее получилось!

Это стало мировым открытием – такая языковая модель в дальнейшем поможет разобраться с механизмами работы генов, находить места активирования или подавления их работы. Можно с уверенностью сказать, что будет развиваться прецизионная медицина.

Трёхмерная структура белка

В 2020 году компания DeepMind представила нейронную модель AlphaFold 2, способную сгенерировать трёхмерную структуру белка по последовательности аминокислот. К середине 2022 года она успешно спроектировала более 200 миллионов белков: для бактерий, грибов, растений и животных.  

ДНК состоит из белков, которые в свою очередь содержат в себе аминокислоты в определённом порядке. Также имеет значение процесс укладки (сворачивания) этой последовательности в трёхмерную структуру.

До появления ИИ молекулярные биологи проводили множество экспериментов для вычисления работы различных генов. На это уходили годы. И за пару десятилетий ученые мира смогли пополнить общую базу информации данными о 200 тысячах белков. А модель-трансформер AlphaFold 2 на основании этих данных смогла увеличить это число в 1000 раз.

Надо отдать должное «машинным» умам. Порой они превосходят своих создателей. И это неплохо, ведь именно для этого мы их создаем.

Автор статьи

Добавить в избранное
Добавить в избранное