Evo: нов ИИ сглобява нови биосистеми от ДНК конструктор
Новият модел ще издигне проучванията на генома на напълно ново равнище.
Екип от учени от Института Арк е създал напълно нов модел на изкуствен интелект, наименуван Evo, който може да проучва и интерпретира биологичните последователности. За разлика от нормалните езикови модели като Гугъл Gemini или ChatGPT, създаването е подготвена не върху текстове, а върху генетичния материал на милиони микроорганизми.
Създателите на технологията са си сложили амбициозна задача – да основат фундаментален модел за работа с геномните данни. Evo проучва ДНК, РНК и протеиновите последователности по същия метод, по който езиковите модели обработват думите и изреченията. Алгоритъмът третира всяка двойка ДНК бази като обособена „ дума “ в голям биологичен текст.
Базата данни за образование включва информация за 2,7 милиона генома на прокариоти и фаги. Този голям размер от данни разрешава на модела освен да научи съществуващите последователности, само че и да планува по какъв начин дребни промени в генетичния код могат да повлияят на целия организъм.
Създателите на Evo акцентират сложността на задачата – даже най-простите микробни геноми имат невероятна трудност. Въпреки това технологията е съумяла да реализира надълбоко схващане на генетичния код – от главните детайли на ДНК до цели геноми.
Технологията действа на няколко равнища по едно и също време. Взема се поради както многомодалността на централната доктрина на молекулярната биология (взаимосвързаността на ДНК, РНК и протеините), по този начин и йерархичният темперамент на еволюцията – от обособените молекули до задачите организми.
На процедура Evo генерира реалистични последователности с дължина на цялостен геном и даже проектира нови биологични системи. Вече е осъществено лабораторно валидиране на синтетични системи CRISPR и транспозони IS200/IS605, основани благодарение на изкуствен интелект.
Друго значимо достижение е способността на Evo да основава комбинации от протеини и РНК, които обезпечават отбрана против вирусни инфекции. Въпреки това технологията към момента не е съвършена – някои от генерираните ДНК последователности се оказаха нефункционални, като размазана фотография вместо ясно изображение.
Настоящата версия на Evo 1.0 и към момента не е подготвена за работа с човешкия геном. Въпреки това самият факт, че машинното образование е сполучливо приложено в региона на молекулярната биология, дава голямо заричане за бъдещи проучвания.
