Нов модел за изкуствен интелект, разработен от Google DeepMind, има

Нов модел за изкуствен интелект, създаден от Гугъл DeepMind, има капацитета да трансформира метода, по който учените схващат човешката ДНК – цялостния код за построяването и действието на човешкото тяло – както и въздействието ѝ върху заболяванията и откриването на нови медикаменти.

Моделът, който носи името AlphaGenome, може да помогне на откривателите да обяснят за какво даже минимални разлики в ДНК покачват риска от положения като високо кръвно налягане, деменция и затлъстяване. Според учените той има капацитета доста да форсира разбирането на генетичните болести и рака.

Разработчиците признават, че технологията към момента не е съвършена, само че външни специалисти я дефинират като „ извънредно достижение “ и „ значим стадий в развиването на геномния изкуствен интелект “.
Какво прави AlphaGenome друг?
„ Виждаме AlphaGenome като инструмент за схващане на функционалностите на другите детайли в генома – нещо, което може да форсира фундаменталното ни схващане за кода на живота “, споделя Наташа Латишева, инженерен откривател в DeepMind, пред BBC.

Човешкият геном съдържа към 3 милиарда „ букви “ ДНК, показани посредством A, C, G и T. Едва към 2% от тях са гени, които кодират протеините, нужни за растежа и действието на организма. Останалите 98% са така наречен „ мрачен геном “ – зона, която дълго време остава едва разбрана, само че играе основна роля в това по какъв начин и по кое време се задействат гените. Именно там се намират и доста от разновидностите, свързани със болести.

AlphaGenome може да проучва до един милион „ букви “ ДНК едновременно, което му разрешава да разплита точно този мрачен геном.

Моделът освен разпознава къде се намират гените, само че и по какъв начин тъмният геном въздейства върху тях – да вземем за пример върху експресията на гените (дали даден ген е деен или потиснат) и върху генетичното сглобяване, посредством което организмът основава разнообразни протеини от еднакъв ген.

Важно преимущество е способността му да предвижда резултата от смяна даже на една-единствена писмен знак в генетичния код.
Това е „ огромен скок “ за медицината
Латишева дефинира капацитета на модела като „ извънредно трогателен “, изключително когато става въпрос за идентифициране на разновидности, които предизвикват болести, и за разкриване на редки генетични заболявания.

AlphaGenome може да добави „ още едно парче от пъзела “ при откриването на цели за създаване на нови медикаменти и в последна сметка да форсира създаването на нови лечения.

В по-дългосрочен проект моделът може да открие приложение и в синтетичната биология – в това число при основаването на нови ДНК последователности за генни лечения. Моделът е разказан в списание Nature, а от предходната година е наличен и за некомерсиална приложимост. До момента към 3000 учени към този момент са работили с него.
От затлъстяване до рак
Д-р Гарет Хоукс от University of Exeter употребява AlphaGenome, с цел да изследва по какъв начин избрани разновидности въздействат върху риска от затлъстяване и диабет. Големи генетични изследвания са разпознали разновидности, свързани с тези положения, само че доста от тях се намират точно в тъмния геном.

„ Те засягат значими биологични процеси, които към момента не разбираме изцяло “, споделя Хоукс пред BBC. Според него моделът разрешава бързи прогнози за функционалността на тези разновидности, които по-късно могат да бъдат тествани пробно в лаборатория.

Ракът е друга област, в която AlphaGenome към този момент демонстрира капацитета си. Моделът се употребява за разграничение на разновидности, които действително „ задвижват “ раковите процеси и са евентуални цели за терапия, от такива, които са вторични и без основно значение.

Д-р Робърт Голдстоун, началник на геномиката във Francis Crick Institute, дефинира AlphaGenome като „ главен стадий в развиването на геномния AI “ и „ впечатляващо техническо достижение “, изключително поради способността му да предсказва генната експресия единствено въз основа на ДНК последователността.

Проф. Бен Ленер от Wellcome Sanger Institute обаче акцентира, че моделът е „ надалеч от идеален “. Екипът му е тествал AlphaGenome в над половин милион опита и резултатите са доста положителни, само че към момента има какво да се усъвършенства.
Как работи моделът?
За разлика от езикови модели като ChatGPT, AlphaGenome не предсказва каква ще бъде „ идната дума “. Той е така наречен sequence-to-function модел – проучва по какъв начин измененията в „ текста “ на ДНК водят до разнообразни функционални резултати.

Моделът е подготвен върху обществено налични бази данни от опити с кафези на хора и мишки. Към момента точността му е по-ниска при прогнозиране на генни регулации на огромни дистанции (над 100 000 букви ДНК), както и при разграничение на резултатите в разнообразни тъкани. Например неврон и сърдечна клетка имат еднакъв генетичен код, само че действат друго според от това по какъв начин този код се употребява.
Контекстът: AI и новата научна епоха
През 2024 година екипът на DeepMind получава Нобелова премия за химия за работата си по AlphaFold – AI система за предсказание на триизмерната конструкция на протеините. Според Пушмит Кохли, вицепрезидент по научни и стратегически начинания в DeepMind, това е едвам началото.

„ В началото сме на нова епоха на теоретичен напредък, в която AI ще отключи поредност от пробиви “, споделя той.