Netflix, Amazon ve Facebook Tarafından Kullanılan Güçlü Algoritmalar

   Bilim adamları, Yapay Zekanın kanserin ve Alzheimer gibi nörodejeneratif hastalıkların biyolojik dilini 'tahmin edebileceğini' keşfetti.

   Bilim adamları, Netflix, Amazon ve Facebook tarafından kullanılan güçlü algoritmaların kanserin ve Alzheimer gibi nörodejeneratif hastalıkların biyolojik dilini 'tahmin edebileceğini' keşfetti.

   Onlarca yıllık araştırmalar sırasında üretilen büyük veriler, yapay zekanın insanlardan daha gelişmiş keşifler yapıp yapamayacağını görmek için bir bilgisayar dili modeline beslendi.

   Cambridge Üniversitesi, St John's College'da yaşayan akademisyenler, makine öğrenimi teknolojisinin kanser, Alzheimer ve diğer nörodejeneratif hastalıkların 'biyolojik dilini' deşifre edebileceğini keşfettiler.

   Çığır açan çalışmaları 8 Nisan 2021'de PNAS bilimsel dergisinde yayınlandı ve gelecekte "hastalığa neden olan hücrelerin içindeki gramer hatalarını düzeltmek" için kullanılabilir.

Canlı hücrelerin içinde oluşan protein yoğunlaşmalarının floresan mikroskobu görüntüsü. Kredi: Weitz laboratuvarı, Harvard Üniversitesi

   Makalenin baş yazarı ve St John's College'da bir Öğretim Görevlisi olan Profesör Tuomas Knowles şunları söyledi: “Makine öğrenimi teknolojisini nörodejeneratif hastalıklar ve kanser araştırmalarına getirmek mutlak bir oyun değiştiricidir. Nihayetinde amaç, semptomları önemli ölçüde hafifletmek veya demansın olmasını önlemek için hedefe yönelik ilaçlar geliştirmek için yapay zeka kullanmak olacak. "

   Netflix her zaman bir dizi izlemeyi tavsiye ettiğinde veya Facebook birisine arkadaş olmasını önerdiğinde, platformlar, insanların bir sonraki adımda ne yapacaklarına dair oldukça eğitimli tahminler yapmak için güçlü makine öğrenme algoritmaları kullanıyor. Alexa ve Siri gibi sesli asistanlar, insanları tek tek tanıyabilir ve anında sizinle 'konuşabilir'.

   Makalenin ilk yazarı ve St John's College'da Araştırma Görevlisi olan Dr. Kadi Liis Saar, vücuttaki proteinlerde bir şeyler ters gittiğinde ne olacağına bakmak için büyük ölçekli bir dil modeli eğitmek için benzer bir makine öğrenimi teknolojisini kullandı. hastalık.

   Dedi ki: “İnsan vücudu binlerce ve binlerce proteine ​​ev sahipliği yapıyor ve bilim adamları henüz çoğunun işlevini bilmiyorlar. Sinir ağı tabanlı bir dil modelinden proteinlerin dilini öğrenmesini istedik.

Canlı hücrelerin içinde oluşan protein yoğunlaşmalarının floresan mikroskobu görüntüsü. Kredi: Weitz laboratuvarı, Harvard Üniversitesi

   “Programdan, özellikle kanser ve Alzheimer gibi nörodejeneratif hastalıklara neden olan biyolojik işlev ve işlev bozukluğunun dilini kırmak için bilim adamlarının gerçekten anlamaları gereken biyomoleküler kondensatların (hücrelerde bulunan protein damlacıkları) biçim değiştirmenin dilini öğrenmesini istedik. Açıkça söylenmeden, bilim insanlarının onlarca yıllık araştırmalardan sonra proteinlerin dili hakkında keşfettiklerini öğrenebileceğini gördük. "

   Proteinler, vücutta birçok kritik rol oynayan büyük, karmaşık moleküllerdir. İşin çoğunu hücrelerde yaparlar ve vücudun doku ve organlarının yapısı, işlevi ve düzenlenmesi için gereklidirler - örneğin antikorlar, vücudu korumak için işlev gören bir proteindir.

   Alzheimer, Parkinson ve Huntington hastalıkları en yaygın nörodejeneratif hastalıklardan üçüdür, ancak bilim adamları bunun birkaç yüz olduğuna inanıyor.

   Dünya çapında 50 milyon insanı etkileyen Alzheimer hastalığında, proteinler dolandırıcılık yapar, kümeler oluşturur ve sağlıklı sinir hücrelerini öldürür. Sağlıklı bir beyin, agregalar olarak bilinen bu potansiyel olarak tehlikeli protein kütlelerini etkili bir şekilde ortadan kaldıran bir kalite kontrol sistemine sahiptir.

   Bilim adamları şimdi bazı bozuk proteinlerin, bir zara sahip olmayan ve birbirleriyle serbestçe birleşen kondensat adı verilen sıvı benzeri protein damlacıkları oluşturduğunu düşünüyor. Geri döndürülemez protein kümelerinden farklı olarak, protein yoğunlaşmaları oluşabilir ve yeniden biçimlenebilir ve genellikle lav lambalarındaki şekil değiştiren balmumu lekeleriyle karşılaştırılır.

   Profesör Knowles şunları söyledi: “Protein yoğunlaşmaları, son zamanlarda bilim dünyasında çok fazla ilgi gördü çünkü bunlar, hücrede gen ekspresyonu - DNA'mızın proteinlere nasıl dönüştürüldüğü - ve protein sentezi - hücrelerin nasıl protein ürettiği gibi kilit olayları kontrol ediyorlar .

   “Bu protein damlacıklarıyla bağlantılı herhangi bir kusur, kanser gibi hastalıklara yol açabilir. Bu nedenle, hastalığa neden olan hücrelerin içindeki gramer hatalarını düzeltebilmek istiyorsak, protein arızasının moleküler kökenlerini araştırmaya doğal dil işleme teknolojisini getirmek hayati önem taşıyor. "

   Dr. Saar şunları söyledi: “Algoritmayı bilinen proteinler üzerinde tutulan tüm verileri besledik, böylece bu modellerin insan dilini öğrenmesi ve WhatsApp'ın size kullanmanız için nasıl kelimeler önereceğini bildiği şekilde proteinlerin dilini öğrenip tahmin edebilmesi için. .

   Sonra, sadece bazı proteinlerin hücrelerin içinde kondensat oluşturmasına yol açan spesifik grameri sorabildik. Bu çok zor bir problem ve kilidini açmak hastalık dilinin kurallarını öğrenmemize yardımcı olacak. "

   Makine öğrenimi teknolojisi, artan veri kullanılabilirliği, artan bilgi işlem gücü ve daha güçlü algoritmalar yaratan teknik gelişmeler nedeniyle hızlı bir şekilde gelişiyor.

   Makine öğreniminin daha fazla kullanılması gelecekteki kanser ve nörodejeneratif hastalık araştırmalarını dönüştürebilir. Bilim adamlarının hastalıklar hakkında halihazırda bildiklerinin ve tahmin ettiklerinin ötesinde keşifler yapılabilir ve hatta insan beyninin makine öğreniminin yardımı olmadan anlayabileceğinin de ötesinde olabilir.

   Dr. Saar şöyle açıkladı: “Makine öğrenimi, araştırmacıların bilimsel keşif için hedefler olarak düşündüklerinin sınırlamalarından muaf olabilir ve bu, henüz tasarlamadığımız yeni bağlantıların bulunacağı anlamına gelecektir. Gerçekten çok heyecan verici. "

   Geliştirilen ağ , ilerlemelerin daha fazla bilim insanı tarafından üzerinde çalışılmasına olanak sağlamak için artık dünyanın dört bir yanındaki araştırmacılara ücretsiz olarak sunuldu .

Referans: "Sekans belirleyicilerinden protein kondensatlarının moleküler gramerini öğrenme ve yerleştirme" Kadi L. Saar, Alexey S. Morgunov, Runzhang Qi, William E. Arter, Georg Krainer, Alpha A. Lee ve Tuomas PJ Knowles, 7 Nisan 2021 , Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri .