Wissenschaftler des St. John’s College der Universität Cambridge haben herausgefunden, dass eine Gruppe leistungsstarker Algorithmen die biologische Sprache von Krebs und neurodegenerativen Erkrankungen wie Alzheimer vorhersagen kann, wie in einem in PNAS veröffentlichten Artikel berichtet.
Sie speisten riesige Datenmengen, die in jahrzehntelanger Forschung gesammelt wurden, in ein Computermodell und fanden heraus, dass künstliche Intelligenz fortschrittlichere Entdeckungen machen könnte als Menschen.
Sie beobachteten, dass leistungsstarke Algorithmen, die denen von Netflix, Amazon und Facebook ähnlich sind, nicht nur die biologische Sprache entschlüsseln können, die lebenswichtige Krankheiten auslöst, sondern auch aufzeigen, wie grammatikalische Fehler in Zellen korrigiert werden können, die Krankheiten verursachen.
Sie fanden heraus, dass die KI selbst lernen könnte, was die Wissenschaft nach jahrzehntelanger Forschung aufgenommen hat, und bestätigte damit, dass sie auch in der Lage sein wird, das zu entdecken, was wir über die Sprache von Proteinen, die beim Menschen tödliche Krankheiten verursachen, noch nicht wissen.
Proteinaggregate und Kondensate
Proteinaggregate und -kondensate Proteine regulieren einen guten Teil der Funktion unseres menschlichen Körpers und machen fast 20 Prozent des Körpergewichts eines Menschen aus. Obwohl sie grundlegende und essentielle chemische Bestandteile unseres Körpers sind, kennen die Wissenschaftler noch immer nicht die Funktion vieler von ihnen.
Alzheimer, Parkinson und Huntington sind drei der häufigsten neurodegenerativen Erkrankungen, aber Wissenschaftler gehen davon aus, dass es noch mehrere Hundert dieser Krankheiten gibt, die mit Proteinprozessen in Verbindung stehen.
Bei der Alzheimer-Krankheit, an der weltweit 50 Millionen Menschen leiden, lösen sich Proteine, verklumpen und zerstören gesunde Nervenzellen. Ein gesundes Gehirn entfernt effektiv diese potenziell gefährlichen Proteinmassen, die als Aggregate bekannt sind.
Einige dislozierte Proteine bilden jedoch gelegentlich flüssige Proteintröpfchen, sogenannte biomolekulare Kondensate, die keine Membran haben und frei miteinander verschmelzen.
Im Gegensatz zu Proteinaggregaten, die irreversibel sind, können sich biomolekulare Proteinkondensate verformen und Krankheiten wie Krebs auslösen.
KI zur Rettung
KI als Rettung Um die Sprache von Proteinen eingehend zu untersuchen, programmierten die Forscher ein KI-System basierend auf neuronalen Netzen, das aus miteinander verbundenen Gruppen von Rechenknoten besteht, ähnlich dem riesigen Netzwerk von Neuronen in einem biologischen Gehirn.
Der Hauptautor dieser Forschung, Kadi Liis Saar, erklärt in einer Erklärung : „Wir haben Sie ausdrücklich gebeten, die Sprache der formverändernden biomolekularen Kondensate (in Zellen vorkommende Proteintröpfchen) zu lernen, die Wissenschaftler verstehen müssen, um die Sprache der biologischen Sprache zu entschlüsseln Funktion und Fehlfunktion, die Krebs und neurodegenerative Erkrankungen wie Alzheimer verursachen.
Und er fügt hinzu: „Wir haben den Algorithmus mit allen Daten gefüttert, die in den bekannten Proteinen gespeichert sind, damit er die Sprache von Proteinen auf die gleiche Weise lernen und vorhersagen kann, wie diese Computermodelle die menschliche Sprache lernen und wie WhatsApp Wörter vorschlagen kann.“ dass sie verwenden. »
„So konnten wir ihn nach der spezifischen Grammatik befragen, die dazu führt, dass nur einige Proteine in Zellen Kondensate bilden. Es ist ein sehr herausforderndes Problem, und das Aufschließen wird uns helfen, die Regeln der Sprache der Krankheit zu lernen“, schließt er.
Technologische Kraft
Technologische Stärke Basierend auf dieser Entwicklung glauben die Forscher, dass der verstärkte Einsatz von maschinellem Lernen die zukünftige Forschung zu Krebs und neurodegenerativen Erkrankungen revolutionieren könnte.
Sie fügen hinzu, dass diese mögliche Entwicklung zu Entdeckungen führen könnte, die über das hinausgehen, was Wissenschaftler bereits über Krankheiten wissen, und möglicherweise sogar über das hinaus, was das menschliche Gehirn ohne Hilfe von maschinellem Lernen verstehen kann.
„Maschinelles Lernen mag frei sein von den Beschränkungen dessen, was Forscher für die Ziele wissenschaftlicher Erforschung halten: Das würde bedeuten, dass neue Verbindungen gefunden werden, an die wir noch nicht einmal gedacht haben. Es ist wirklich sehr spannend“, resümiert Saar.
Das in dieser Studie entwickelte KI-Netzwerk wurde Forschern auf der ganzen Welt zur Verfügung gestellt, damit mehr Wissenschaftler an den Durchbrüchen arbeiten können, die es bringen kann.
