Ученые начали использовать ИИ для прогнозирования генетических мутаций у людей

Як забезпечити розвиток і стійкість компаній: досвід TERWIN, NOVUS, Arcelor Mittal, СК ІНГО та 40 інших провідних топменеджерів та державних діячів.

11 квітня на Business Wisdom Summit дізнайтесь, як бізнесу адаптуватися до нових регуляторних вимог, реагувати на зміни та залучати інвестиції у нинішніх умовах. Реальні кейси від лідерів українського бізнесу.

Забронировать участие

Об этом сообщила газета Financial Times со ссылкой на данные научного журнала Science.

• ИИ в науке – возможности для генетиков
  • В правительстве Великобритании поражены эффективностью ИИ
• Искусственный интеллект от Google – история
• Использование ИИ не гарантирует успеха

ИИ в науке – возможности для генетиков

Ученые из DeepMind использовали инструмент искусственного интеллекта под названием AlphaMissense. Благодаря ему ученым удалось оценить все 71 миллион миссис-мутаций, в которых меняется одна буква генетического кода человека. Из них 32% были классифицированы как вероятно патогенные, 57% как доброкачественные, остальные же неопределенные.

Клинический эффект выявили только у 0,1% миссенс-вариантов, изменяющих структуру белков, основных рабочих молекул организма. Каждый белок уникален и каждый эксперимент нужно разрабатывать отдельно, что может занять месяцы.

В правительстве Великобритании поражены эффективностью ИИ

В отделе Genomics England правительства Великобритании проверили предсказание инструмента AlphaMissense на основе собственных обширных записей о генетических вариантах, вызывающих редкие заболевания. Там указали на точность прогноза и были удивлены возможностями ИИ.

Сейчас у правительства обсуждают вариант использования AlphaMissense в сфере здравоохранения как "второго пилота для ученых-клиников, указывающего, на каких вариантах им следует сосредоточиться, чтобы они могли выполнять свою работу более эффективно".

Искусственный интеллект от Google – история

Компанию DeepMind основали в 2010 году как специализированный разработчик искусственного интеллекта. Google приобрела ее в 2014 году и сделала инструмент свободно доступным для научного сообщества. Прогнозы, созданные с помощью AlphaMissense, будут включены в широко используемый Ensembl Variant Effect Predictor, который проводит Европейский институт биоинформатики в Кембридже.

DeepMind стала известна в 2016 году после того, как ее программа AlphaGo победила профессионального игрока в го Ли Седола, чемпиона мира, в матче с пяти партий, о чем был снят документальный фильм. В апреле 2023 года DeepMind объединился с подразделением Google Brain Google AI для создания Google DeepMind в рамках усилий компании ускорить работу над ИИ в ответ на ChatGPT OpenAI.

В то же время прогнозы ИИ от Google относительно генетических болезней общие и не говорят ученым о биофизической природе того, что делает вариант. Поэтому в DeepMind планируют развивать инструмент ИИ, чтобы в дальнейшем прогнозы стали более четкими.

Использование ИИ не гарантирует успеха

Несмотря на то что некоторые разработки DeepMind показали хорошие результаты использования ИИ в генетике, ряд других попыток были неудачными. К примеру, клинические испытания первой молекулы, разработанной искусственным интеллектом, анонсированной в 2020 году оксфордской компанией Exscientia и Sumitomo Pharma, не увенчались успехом. А в мае этого года лондонская компания BenevolentAI объявила, что увольняет 180 сотрудников после того, как ее ведущий кандидат на наркотики потерпел неудачу.

В то же время, ученые не оставляют попыток внедрить ИИ в науку. По данным CB Insights, за долю рынка соревнуются более 200 стартапов. В последнее время произошел всплеск соглашений по поглощению стартапов по внедрению ИИ в науку. Вот только несколько из них:

• немецкая компания BioNTech приобрела британскую компанию InstaDeep за 682 миллиона долларов;
• Eli Lilly заключила сделку на 250 миллионов долларов из Xtalpi;
• Nvidia инвестировала 50 миллионов долларов в американскую Recursion.