Ученые обнаружили, что мощные алгоритмы, используемые Netflix, Amazon и Facebook, могут «предсказывать» биологический язык рака и нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера.
Большие данные, полученные в течение десятилетий исследований, были введены в компьютерную языковую модель, чтобы увидеть, может ли искусственный интеллект делать более продвинутые открытия, чем люди.
Ученые из колледжа Святого Иоанна Кембриджского университета обнаружили, что технология машинного обучения может расшифровать «биологический язык» рака, болезни Альцгеймера и других нейродегенеративных заболеваний.
Их новаторское исследование было опубликовано в научном журнале PNAS сегодня и может быть использовано в будущем для «исправления грамматических ошибок внутри клеток, вызывающих заболевания».
Профессор Туомас Ноулз, ведущий автор статьи и научный сотрудник колледжа Святого Иоанна, сказал: "Использование технологий машинного обучения в исследованиях нейродегенеративных заболеваний и рака кардинально меняет правила игры. В конечном итоге цель будет заключаться в использовании искусственного интеллекта для разработки целевых лекарств, чтобы резко облегчить симптомы или вообще предотвратить деменцию."
Каждый раз, когда Netflix рекомендует сериал для просмотра или Facebook предлагает кого-то подружиться, платформы используют мощные алгоритмы машинного обучения, чтобы делать высокообразованные предположения о том, что люди будут делать дальше. Голосовые помощники, такие как Алекса и Сири, могут даже распознавать отдельных людей и мгновенно “ разговаривать ” с вами.
Доктор. Кади Лиис Саар, первый автор статьи и научный сотрудник колледжа Святого Иоанна, использовала аналогичную технологию машинного обучения для обучения крупномасштабной языковой модели, чтобы посмотреть, что происходит, когда что-то идет не так с белками внутри тела, что вызывает болезнь.
Она сказала: "Человеческое тело является домом для тысяч и тысяч белков, и ученые еще не знают функции многих из них. Мы попросили языковую модель на основе нейронной сети выучить язык белков.
"Мы специально попросили программу выучить язык изменяющих форму биомолекулярных конденсатов – капель белков, обнаруженных в клетках, – который ученым действительно необходимо понять, чтобы взломать язык биологической функции и сбоев, которые вызывают рак и нейродегенеративные заболевания, такие как болезнь Альцгеймера. Мы обнаружили, что он может узнать, без явного объяснения того, что ученые уже открыли о языке белков за десятилетия исследований."
Белки – это большие сложные молекулы, которые играют важную роль в организме. Они выполняют большую часть работы в клетках и необходимы для структуры, функции и регулирования тканей и органов организма. Например, антитела представляют собой белок, который защищает организм.
Болезни Альцгеймера, Паркинсона и Хантингтона – три наиболее распространенных нейродегенеративных заболевания, но ученые считают, что их насчитывается несколько сотен.
При болезни Альцгеймера, которой страдают 50 миллионов человек во всем мире, белки не работают, образуют сгустки и убивают здоровые нервные клетки. В здоровом мозге есть система контроля качества, которая эффективно избавляется от потенциально опасных масс белков, известных как агрегаты.
Ученые теперь думают, что некоторые неупорядоченные белки также образуют жидкие капли белков, называемые конденсатами, которые не имеют мембраны и свободно сливаются друг с другом. В отличие от необратимых белковых агрегатов, белковые конденсаты могут образовываться и преобразовываться, и их часто сравнивают с каплями воска, меняющим форму, в лавовых лампах.
Профессор Ноулз сказал: "Белковые конденсаты в последнее время привлекли большое внимание в научном мире, потому что они контролируют ключевые события в клетке, такие как экспрессия генов – как наша ДНК превращается в белки – и синтез белка – как клетки производят белки.
"Любые дефекты, связанные с этими капельками белка, могут привести к таким заболеваниям, как рак. Вот почему использование технологии обработки естественного языка в исследованиях молекулярного происхождения нарушения функции белков жизненно важно, если мы хотим иметь возможность исправлять грамматические ошибки внутри клеток, вызывающие болезни."
Доктор. Саар сказал: "Мы передали алгоритму все данные, хранящиеся на известных белках, чтобы он мог изучать и предсказывать язык белков так же, как эти модели узнают о человеческом языке и как WhatsApp знает, как предлагать вам слова для использования.
"Затем мы смогли спросить его о конкретной грамматике, которая заставляет только некоторые белки образовывать конденсаты внутри клеток. Это очень сложная задача, и ее разблокировка поможет нам выучить правила языка болезни."
Технология машинного обучения развивается быстрыми темпами из-за растущей доступности данных, увеличения вычислительной мощности и технических достижений, которые привели к созданию более мощных алгоритмов.
Дальнейшее использование машинного обучения может изменить будущие исследования рака и нейродегенеративных заболеваний. Можно делать открытия, выходящие за рамки того, что ученые в настоящее время уже знают и размышляют о заболеваниях, и, возможно, даже за пределами того, что человеческий мозг может понять без помощи машинного обучения.
Доктор. Саар объяснил: "Машинное обучение может быть свободным от ограничений того, что исследователи считают целями научных исследований, и это будет означать, что будут обнаружены новые связи, о которых мы еще даже не задумывались. Это действительно очень интересно."
Разработанная сеть теперь бесплатно доступна для исследователей по всему миру, чтобы большее количество ученых могли работать над достижениями.