Czy uczenie maszynowe może pomóc w walce z koronawirusem?

Badacze w ramach prowadzonego eksperymentu sprzężyli działanie algorytmu uczenia maszynowego z wynikami setek eksperymentów biologicznych, których wspólnym celem było opracowanie techniki pozwalającej na odgadnięcie funkcji białek aktywujących określone geny w komórkach organizmu. Według naukowców, wykorzystanie tej technologii, wspomaganej systemem sztucznej inteligencji, może znacznie przyspieszyć proces rozumienia chorób, a co za tym idzie – opracowywania działających leków i terapii.

Obecna medycyna już wykorzystuje narzędzia uczenia maszynowego, co widać na przykładzie platformy Seurat, która pozwala na przetwarzanie danych RNA komórkowego i sekwencjonowanie go w taki sposób, by móc zrozumieć, jakie są funkcje poszczególnych genów i w jaki sposób wchodzą one ze sobą w interakcje.

Naukowcy z Uniwersytetu Illinois twierdzą jednak, że wykorzystanie algorytmów można jeszcze usprawnić, używając uczenia maszynowego w zestawieniu z posiadaną już wiedzą o poszczególnych genach i typach komórek, po to, aby poszukiwać nowych informacji na temat ich aktywności i roli w organizmie człowieka.

Matematyka w służbie medycyny

Zdaniem ekspertów z pomocą przychodzi tu metoda wnioskowania bayesowskiego, która pozwala przełożenie posiadanej wiedzy medycznej w obliczalne czynniki prawdopodobieństwa, które mogą być z kolei przetwarzane przez komputer.

Algorytm uczenia maszynowego działa w oparciu o różne możliwości wynikające z medycznej wiedzy naukowej i w oparciu o nią analizuje materiał genetyczny szerokiego wachlarza komórek i organów ludzkiego organizmu – twierdzą badacze. Analiza tego rodzaju może przełożyć się ich zdaniem nie tylko na przyspieszenie prac nad lekiem przeciwko COVID-19, ale też na opracowanie skutecznej terapii choroby Alzheimera. Dlaczego?

Obie te choroby, według naukowców, za cel obierają sobie poszczególne komórki naszego ciała. Leki, które wykorzystuje się w terapii tych chorób, uderzają tam, gdzie ogniskuje się choroba i opracowane są tak, by przy okazji nie niszczyć innych, otaczających komórek.

Możliwości algorytmów AI

W opublikowanym w czasopiśmie „Genome Research” artykule naukowcy podkreślają, że wnioskowanie bayesowskie w oparciu o dotychczas zgromadzoną wiedzę medyczną może pozwolić na przyspieszenie prac badawczych ze względu na możliwości obliczeniowe, jakie dają algorytmy sztucznej inteligencji.

Zespół zadeklarował, że w ramach dalszych prac będzie koncentrował się w zrozumieniu wzajemnego oddziaływania komórek podczas infekcji koronawirusem, które wywołują chorobę COVID-19, a także w chorobie Alzheimera.  Eksperci zapowiedzieli również, że opracowaną przez siebie technikę badawczą wykorzystają, by lepiej poznać złożoność poszczególnych ludzkich komórek i ich interakcje również w zdrowym organizmie.

Chcemy być także bliżej Państwa – czytelników. Dlatego, jeśli są sprawy, które Was nurtują; pytania, na które nie znacie odpowiedzi; tematy, o których trzeba napisać – zapraszamy do kontaktu. Piszcie do nas na: [email protected]. Przyszłość przynosi zmiany. Wprowadzamy je pod hasłem #CyberIsFuture.