დიპმაინდი გენომის ატლასით კონკურენციას აჯობებს

ხედავთ, ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება გამოყენებულ იქნას სიკეთისთვის ან სულ მცირე სასარგებლო განშორება ცუდისგან.

მიუხედავად იმისა, რომ OpenAI და Anthropic იბრძვიან, თუ რომელი მოდელები უფრო საგანგაშოდ გაექცევიან თავიანთ სენდბოქსს, Google-ის DeepMind-ის გუნდმა კიდევ ერთხელ აჩვენა, თუ როგორ შეიძლება მანქანური სწავლება მეცნიერების წინსვლისთვის გამოიყენონ კაცობრიობის სასარგებლოდ.

სამშაბათს კომპანიის AI მკვლევართა გუნდმა AlphaGenome Atlas წარმოადგინა. ეს უზარმაზარი მონაცემთა ბაზა შეიცავს პეტაბაიტ მონაცემს და პროგნოზირებს ადამიანის გენომში ცხრა მილიარდი შესაძლო ნუკლეოტიდური ვარიაციის ეფექტებს.

Google-ის თანახმად, პლატფორმა უკვე საჯაროდ ხელმისაწვდომია მკვლევარებისთვის და ეხმარება მეცნიერებს ადამიანის სხეულის ფუნდამენტური პროცესების უკეთ გაგებაში და დაავადებების მკურნალობაში.

მონაცემთა ბაზა ერთ-ერთ მთავარ გამოწვევას ეხება თანამედროვე გენეტიკურ კვლევაში. ის ზუსტად განსაზღვრავს, რომელი გენეტიკური ვარიაციებია პასუხისმგებელი მკვლევარების მიერ შესწავლილ თვისებაზე ან დაავადებაზე.

მონაცემთა ბაზა ეყრდნობა DeepMind-ის AlphaGenome-ს. ეს AI მოდელი გასულ წელს წარმოადგინეს და შეუძლია პროგნოზირება, თუ როგორ მოქმედებს გენეტიკური ვარიანტები ბიოლოგიურ პროცესებზე და აკავშირებს მიზეზსა და შედეგს.

მიზნობრივი გამოყენების მიუხედავად მკვლევარებს მაინც უნდა განესაზღვრათ, რომელი ვარიაციები უნდა შეამოწმონ.

„AlphaGenome-ის პროგნოზების მასშტაბურად წინასწარ გამოთვლით ჩვენ შევქმენით ადვილად ხელმისაწვდომი რესურსი, რომელიც მოდელის მოქმედების არეალს მნიშვნელოვნად აფართოებს. ისევე როგორც ატლასი არის რუკების კოლექცია, რომელიც აკავშირებს მიწის თვისებებს, როგორაცაა სიმაღლე და მდებარეობა, AlphaGenome Atlas ასახავს დნმ-ის ვარიანტების მოლეკულურ ეფექტებს გენომის მასშტაბით“, წერს DeepMind-ის გუნდი ბლოგპოსტში.

მონაცემთა ბაზა თითოეულ პროგნოზირებულ ვარიაციას ანიჭებს ქულას, რომელსაც AlphaGenome Variant Impact (AVI) ეწოდება.

Google-ის მტკიცებით, ეს ქულა მკვლევარებს ეხმარება გენეტიკური ვარიანტების რეიტინგში იმის მიხედვით, თუ რომელია ყველაზე სავარაუდო, რომ უდიდეს გავლენას მოახდენს სამიზნე თვისებაზე. ამ გზით ისინი ვიწროებენ ძიების არეალს და არ ეყრდნობიან უხეშ ძალას.

GREGoR კონსორციუმთან თანამშრომლობით ჩატარებულ ერთ-ერთ ექსპერიმენტში მკვლევარებმა მონაცემთა ბაზიდან AVI ქულები გამოიყენეს DNM1 გენთან დაკავშირებული გენეტიკური ვარიანტების იდენტიფიცირებისთვის. ეს გენი დაკავშირებულია ეპილეპტურ ენცეფალოპათიასთან, რომელიც იშვიათი და მძიმე ტვინის დაავადებაა. და რაც უფრო მნიშვნელოვანია, კანდიდატების AVI ქულები მიუთითებდა მექანიზმზე, რომლითაც ეს გენეტიკური კოდი მოქმედებდა.