活細胞內蛋白質(zhì)冷凝物的熒光顯微鏡圖像。圖片來(lái)源：Weitz lab, Harvard University

近日，科學(xué)家發(fā)現，Netflix、亞馬遜和Facebook使用的強大算法可以“預測”癌癥和阿爾茨海默氏癥等神經(jīng)退行性疾病的生物學(xué)語(yǔ)言。

研究人員將數十年研究產(chǎn)生的大數據輸入到一個(gè)計算機語(yǔ)言模型中，以檢驗人工智能能否比人類(lèi)做出更先進(jìn)的發(fā)現。英國劍橋大學(xué)圣約翰學(xué)院的學(xué)者發(fā)現，機器學(xué)習技術(shù)可以解讀癌癥、阿爾茨海默氏癥和其他神經(jīng)退行性疾病的“生物語(yǔ)言”。

相關(guān)論文近日發(fā)表于美國《國家科學(xué)院院刊》，未來(lái)可能用于“糾正導致疾病的細胞內的語(yǔ)法錯誤”。

該論文第一作者Tuomas Knowles表示：“將機器學(xué)習技術(shù)引入神經(jīng)退行性疾病和癌癥的研究絕對是一個(gè)游戲規則改變者。最終，我們的目標將是使用人工智能開(kāi)發(fā)靶向藥物，顯著(zhù)緩解癥狀或預防阿爾茨海默氏癥的發(fā)生?！?/p>

Netflix能推薦一部連續劇、Facebook推薦某人做朋友，這些平臺都使用強大的機器學(xué)習算法，對人們接下來(lái)會(huì )做什么進(jìn)行猜測。Alexa和Siri等語(yǔ)音助手甚至可以識別單個(gè)的人，并與你“交談”。

研究人員使用類(lèi)似的機器學(xué)習技術(shù)訓練了一個(gè)大規模的語(yǔ)言模型，以觀(guān)察當體內的蛋白質(zhì)出現問(wèn)題導致疾病時(shí)會(huì )發(fā)生什么?！叭梭w是成千上萬(wàn)種蛋白質(zhì)的家園，而科學(xué)家們還不知道其中許多蛋白質(zhì)的功能。我們要求一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的語(yǔ)言模型來(lái)學(xué)習蛋白質(zhì)的語(yǔ)言?！闭撐墓餐谝蛔髡逰adi Liis Saar說(shuō)。

研究人員特別要求該程序學(xué)習生物分子冷凝物（細胞中發(fā)現的蛋白質(zhì)液滴）的語(yǔ)言，以破解導致癌癥和阿爾茨海默氏癥等神經(jīng)退行性疾病的生物功能和故障語(yǔ)言。他們向算法提供已知蛋白質(zhì)的所有數據，這樣它就可以學(xué)習和預測蛋白質(zhì)的語(yǔ)言。

研究人員表示，機器學(xué)習的進(jìn)一步應用可能會(huì )改變未來(lái)癌癥和神經(jīng)退行性疾病的研究?？茖W(xué)家的發(fā)現可能會(huì )超出目前已知和推測疾病的范圍，甚至可能超出人類(lèi)大腦在沒(méi)有機器學(xué)習的幫助下能夠理解的范圍。

相關(guān)論文信息：http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2019053118


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