2021. 02. 15. - 09:45
Mesterséges intelligencia - Képzeletbeli emberek segítenék a genomkutatást?
A gépi tanulás az új algoritmusoknak és a számítástechnika fejlődésének köszönhetően ma már képzeletbeli embert is összeállíthat – A mesterséges személyek a genetikai kutatásokat tehetik egyszerűbbé.
Sohasem létezett emberek genomját képes generálni a mesterséges intelligencia: a gépi tanulás realisztikus genomokat készít képzeletbeli emberek számára.
A gépek ma már az új algoritmusoknak és a számítástechnika fejlődésének köszönhetően megtanulhatnak összetett modelleket – mi több, kiváló minőségű szintetikus adatokat is előállíthatnak, például fotorealisztikus képeket vagy akár sosem létezett emberek önéletrajzát.
A tanulmány - melyet a PLOS Genetics a közelmúltban közölt - gépi tanulást alkalmaz a meglévő biobankok kiaknázására, olyan emberi genomok darabjainak előállítására, amelyek nem tartoznak a valódi emberekhez, ám rendelkeznek a valódi genomok jellemzőivel. Biológia: 50 éves kérdésre adott választ napok alatt a mesterséges intelligencia
Mesterséges intelligencia - Képzeletbeli emberek genomjai segíthetnek a kutatásokban
„A meglévő genomikus adatbázisok felbecsülhetetlen értékű forrást jelentenek az orvosbiológiai kutatások számára – magyarázta Burak Yelmen, a tanulmány első szerzője, a Tartu Egyetem modern népesedési genetikájának tudományos munkatársa. – Ugyanakkor, ezek az adatbázisok vagy nem férhetőek hozzá nyilvánosan, vagy nem állnak rendelkezésre a hosszú és kimerítő alkalmazási eljárások mögött levő, érvényes etikai megfontolások miatt.”
Mindez komoly tudományos akadályt jelent a kutatók számára. A géppel generált vagy úgynevezett mesterséges genomok azonban biztonságos etikai keretek között segíthetnek felülkerekedni ezen a problémán - mondta Burak Yelmen.
A pluridiszciplináris csoport több elemzést végzett a létrehozott genomok felmérésére: milyen a minőségük a valódiakhoz képest.
„Meglepő módon ezek a véletlenszerű zajból származó genomok utánozzák a komplexitásokat, melyeket a valós emberi populációkban is megfigyelhetünk, s a legtöbb tulajdonság szempontjából nem különböztethetők meg az algoritmusunk betanításához használt más genomoktól, melyeket a biobanktól szereztünk be - egy részlet kivételével: nem tartoznak egyetlen géndonorhoz sem”- mondta dr. Luca Pagani, a tanulmány egyik vezető szerzője, a Mobilitas Pluss munkatársa.
A kutatók tanulmánya a mesterséges genomok valódi genomokhoz való közelségének értékelését is magába foglalta, annak tesztelésére, megőrzik-e az eredeti minták adatvédelmét. Vagyis, a tesztelés arra is figyelt, hogy a generált genom ne legyen túl hasonló egy létező emberéhez. Olvasd el: Orvosbiológiai érzékelők közvetlenül a kézen
Mint azt dr. Flora Jay, a kutatás koordinátora és a CNRS kutatója az Interdiszciplináris informatikai laboratóriumban (Université Paris-Saclay, Francia Nemzeti Tudományos Kutatóközpont) elmondta: több statisztikai intézkedés kombinálása tette lehetővé számunkra, hogy minden modellt gondosan ellenőrizzenek.
Izgalmas módon a komplex szivárgási minták részletes feltárása javíthatja a generatív modell értékelését és a gépi tanulás terepét.
Mindent összevetve a gépi tanulási megközelítések arcokat, életrajzokat és számos egyéb jellemzőt kínálnak
egy maroknyi képzeletbeli embernek, így a kutatók többet tudnak a biológiájukról.
Ezek a realisztikus genomokkal rendelkező, de sosem létezett emberek az összes valós genom helyetteseként szolgálhatnak, melyek nyilvánosan nem állnak rendelkezésre, hosszú alkalmazási eljárásokat vagy együttműködést igényelnek – eltávolítva ezzel a genomkutatás útjából az akadályokat, különösen az alulreprezentált populációk esetében.
László Adrienn
