活細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)冷凝物的熒光顯微鏡圖像。圖片來源：Weitz lab, Harvard University

近日，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，Netflix、亞馬遜和Facebook使用的強(qiáng)大算法可以“預(yù)測(cè)”癌癥和阿爾茨海默氏癥等神經(jīng)退行性疾病的生物學(xué)語言。

研究人員將數(shù)十年研究產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)輸入到一個(gè)計(jì)算機(jī)語言模型中，以檢驗(yàn)人工智能能否比人類做出更先進(jìn)的發(fā)現(xiàn)。英國劍橋大學(xué)圣約翰學(xué)院的學(xué)者發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)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“生物語言”。

相關(guān)論文近日發(fā)表于美國《國家科學(xué)院院刊》，未來可能用于“糾正導(dǎo)致疾病的細(xì)胞內(nèi)的語法錯(cuò)誤”。

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

Netflix能推薦一部連續(xù)劇、Facebook推薦某人做朋友，這些平臺(tái)都使用強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)人們接下來會(huì)做什么進(jìn)行猜測(cè)。Alexa和Siri等語音助手甚至可以識(shí)別單個(gè)的人，并與你“交談”。

研究人員使用類似的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練了一個(gè)大規(guī)模的語言模型，以觀察當(dāng)體內(nèi)的蛋白質(zhì)出現(xiàn)問題導(dǎo)致疾病時(shí)會(huì)發(fā)生什么?！叭梭w是成千上萬種蛋白質(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)的語言模型來學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)的語言?！闭撐墓餐谝蛔髡逰adi Liis Saar說。

研究人員特別要求該程序?qū)W習(xí)生物分子冷凝物（細(xì)胞中發(fā)現(xiàn)的蛋白質(zhì)液滴）的語言，以破解導(dǎo)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言。他們向算法提供已知蛋白質(zhì)的所有數(shù)據(jù)，這樣它就可以學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的語言。

研究人員表示，機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步應(yīng)用可能會(huì)改變未來癌癥和神經(jīng)退行性疾病的研究?？茖W(xué)家的發(fā)現(xiàn)可能會(huì)超出目前已知和推測(cè)疾病的范圍，甚至可能超出人類大腦在沒有機(jī)器學(xué)習(xí)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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