AI a genóm: Nový pohľad na život

V posledných rokoch sme svedkami ohromujúceho pokroku v oblasti umelej inteligencie (AI). Od samo-jazdiacich áut až po virtuálnych asistentov, AI mení svet okolo nás. Ale vedeli ste, že AI má potenciál revolúciovať aj biológiu? V zaujímavej prednáške pre Royal Institution nám Mikhail Burtsev predstavil fascinujúce možnosti využitia AI na pochopenie zložitosti života a odhalenie tajomstiev genómu. Poďme sa pozrieť na to, čo sme sa dozvedeli.

Kľúčové poznatky z prednášky

Burtseva práca sa zameriava na využitie AI, konkrétne jazykových modelov (LLM), na analýzu a pochopenie genómov – základných stavebných prvkov života. Medzi kľúčové poznatky patrí:

• Inšpirácia z DeepMind: Počas štúdia biologických neurónových sietí sa Burtsev inšpiroval prácou spoločnosti DeepMind s trénovaním neurálnych sietí na hranie Atari hier.
• Genóm ako jazyk: Prednášajúci navrhol, aby sme začali vnímať genómy ako komplexný jazyk, ktorý AI dokáže "čítať" a analyzovať.
• GLM (Genome Language Model): Burtsev predstavil svoj nový výskumný projekt GLM, ktorý využíva transfer learning na analýzu genetických dát.
• Memory Transformers: Prekonanie obmedzení kontextového okna štandardných modelov pomocou Memory Transformerov umožnilo spracovanie oveľa dlhších sekvencií DNA.
• "Ihla v kupke sena": Vytvorenie nového benchmarku na testovanie výkonnosti AI pri práci s obrovskými objemmi dát, simulujúcich reálne podmienky analýzy genómov.

Od neurónových sietí k jazyku života

Burtseva cesta do sveta AI a biológie začala štúdiom biologických neurónových sietí v petriho miskách a ich simuláciou na počítači. Hľadal princípy učenia, ktoré by mohli byť aplikované aj na stroje. Zlom nastal, keď sa dozvedel o práci spoločnosti DeepMind s trénovaním neurálnych sietí na hranie Atari hier. Uvedomil si, že jediná architektúra môže byť použitá pre rôzne úlohy a to ho inšpirovalo k presunu výskumu smerom k jazykovým modelom a spracovaniu prirodzeného jazyka (NLP).

Predikcia presnosti záhybov proteínov

Prečo práve genóm?

Biológia je oblasť plná zložitosti. Od orgánových systémov cez bunky, až po proteíny a nukleotidy – všetko spolupracuje v rozsiahlej sieti interakcií. Chýba nám však jednotná matematická teória, ktorá by dokázala vysvetliť všetky tieto procesy. Práve tu prichádza na rad AI.

Burtsev navrhol zaujímavú myšlienku: čo ak môžeme vnímať genóm ako jazyk? Genómy obsahujú obrovské množstvo informácií, ktoré sú uložené v sekvenciách nukleotidov (A, T, C, G). Podobne ako jazykové modely učia počítače porozumieť a generovať ľudský jazyk, AI môže byť použitá na "čítanie" a analýzu genómov.

GLM: Jazykový model pre genóm

Burtsevov výskumný projekt GLM (Genome Language Model) je priamo zameraný na využitie transfer learningu a fundamentálnych modelov na analýzu genetických dát. Transfer learning umožňuje modelu naučiť sa niečo na jednom úlohách a následne aplikovať túto znalosť na iné úlohy. Napríklad, model trénovaný na ľudskom genóme môže byť prispôsobený pre analýzu genómu Drosophila (ovocného mušky).

Jeden z príkladov, ktorý Burtsev uviedol, bol predpovedanie "promotorov" – oblastí DNA, ktoré regulujú expresiu génov – v Drosophila. Model trénovaný na ľudskom genóme dokázal s prekvapivou presnosťou predpovedať promotory aj v inej druhu, a to aj napriek obmedzenému množstvu tréningových dát.

Výzvy a budúcnosť AI v biológii

Napriek pokrokom v oblasti AI analýzy genómov stále existujú výzvy. Burtsev poukázal na to, že jednoduché škálovanie modelov (zvýšenie počtu parametrov) nevedie vždy k lepším výsledkom. Základným problémom je, že súčasné LLM modely majú problémy s zachytením interakcií v genómoch na rôznych úrovniach – od krátkodobých interakcií medzi nukleotidmi až po dlhodobé interakcie medzi génmi.

Na to reagoval vývojom Memory Transformerov, ktoré dokážu spracovávať oveľa dlhšie sekvencie DNA a lepšie zachytiť komplexné vzťahy v genómoch. Tieto modely boli úspešne použité na klasifikáciu druhov na základe ich genetických sekvencií.

Burtsev vidí budúcnosť AI v biológii ako svet, kde AI dokáže analyzovať genómy a predpovedať komplexné biologické procesy, prepojiť rôzne úrovne organizácie života (od bunky po orgán) a dokonca navrhovať nové genetické konštrukcie.

Záver: Nový začiatok v porozumení životu

Prednáška Mikhaila Burtseva nám ukázala fascinujúci potenciál AI na revolúciu v biológii. Využitie jazykových modelov na analýzu genómov otvára nové možnosti pre pochopenie zložitosti života a odhalenie jeho tajomstiev. Aj keď je pred nami ešte dlhá cesta, prvé kroky sú sľubné a naznačujú, že AI môže byť kľúčovým nástrojom v budúcom výskume biológie.

Referencie:

• DeepMind Paper on Atari Games (odkaz na pôvodný článok, ktorý inšpiroval Burtseva)
• London Institute for Mathematical Sciences (webstránka inštitúcie, kde pracuje Burtsev)

Približne 159 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.80 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.