Google DeepMind tədqiqatçıları DNT-dəki dəyişikliklərin müxtəlif hüceyrələrə necə təsir etdiyini müəyyənləşdirmək üçün yeni süni intellekt modeli təqdim ediblər. AlphaGenome 2 adlanan model genetik dəyişikliklərin hüceyrə səviyyəsində təsirlərini daha dəqiq təhlil etməyə imkan verir. Bu yanaşma xəstəliklərin səbəblərini anlamağa və gələcəkdə yeni müalicə üsullarının hazırlanmasına kömək edə bilər.
AlphaGenome 2 şirkətin ötən il təqdim etdiyi genom proqnozlaşdırma modeli AlphaGenome-un davamçısıdır. İnsan orqanizmindəki hüceyrələrin demək olar ki, hamısı eyni DNT-yə malik olsa da, ürək əzələsi, dəri və immun sistemi hüceyrələri müxtəlif genləri aktivləşdirir və ya söndürür. Bu proseslər hüceyrənin növündən və mövcud vəziyyətindən asılı olaraq dəyişir. Nəticədə eyni genetik variant müxtəlif hüceyrələrdə fərqli təsirlər yarada bilər.
Yeni model məhz bu fərqləri müəyyənləşdirmək üçün hazırlanıb. O, genetik variantların ayrı-ayrı hüceyrə növlərinə və onların bioloji vəziyyətlərinə təsirini proqnozlaşdırır. Google-un çərşənbə günü yayımladığı bloq yazısına görə, AlphaGenome 2 daha geniş əhatəli modellərlə müqayisədə hüceyrə səviyyəsində daha detallı analiz aparır. Bu, müəyyən hüceyrələrdə ortaya çıxan və xəstəliklə əlaqəli ola biləcək təsirlərin aşkarlanmasına şərait yaradır.
AlphaGenome 2 bu imkanları əldə etmək üçün 68 toxumada 100 milyondan çox fərdi hüceyrə profilindən istifadə edilərək öyrədilib. DeepMind bu yanaşmanın statik hüceyrə atlaslarını insan genetikası üçün proqnozlaşdırma vasitəsinə çevirdiyini bildirir. Şirkətin məlumatına görə, model hüceyrələrdə gen ifadəsini dəyişə bilən genetik variantları əvvəlki ən qabaqcıl modeldən təxminən iki dəfə çox müəyyənləşdirir.
Tədqiqatçılar həmçinin AlphaGenome 2-nin yenidən öyrədilməsinə ehtiyac olmadan yeni hüceyrə növləri və bioloji vəziyyətlər haqqında proqnozlar verə bildiyini aşkarlayıblar. Model eksperimental məlumatlardakı boşluqları da müəyyən edə bilir. Bu xüsusiyyət alimlərə laboratoriyada növbəti mərhələdə hansı təcrübələri aparacaqlarını seçməkdə kömək edə bilər.
Layihədə iştirak edən Google DeepMind tədqiqatçısı Adam Gayoso The Verge-ə açıqlamasında əsas irəliləyişin insan genetikasını hüceyrə biologiyası ilə əlaqələndirmək olduğunu bildirib. Onun sözlərinə görə, model alimlərə geniş populyasiyalarda müəyyən edilmiş genetik variantları daha dərindən araşdırmaq, onların hüceyrə səviyyəsindəki təsirlərini görmək və bu təsirləri mümkün xəstəliklərlə əlaqələndirmək imkanı verir.
Google DeepMind-ın genomik tədqiqatlar üzrə rəhbəri Žiga Avsec isə bu təhlil səviyyəsinin xüsusilə konkret xəstəliyin müalicə üsulunu müəyyənləşdirmək baxımından əhəmiyyətli olduğunu vurğulayıb. O bildirib ki, dərman hazırlanarkən konkret zülallar və hüceyrə növləri hədəf seçilir. Buna görə də genetik dəyişikliklərin hansı hüceyrələrə necə təsir etdiyini anlamaq vacibdir.
Avsecin sözlərinə görə, fərdi hüceyrələri və onların vəziyyətlərini yüksək dəqiqliklə xəritələndirən yeni texnologiyalar, eləcə də böyük həcmli məlumat bazaları AlphaGenome 2 kimi modellərin hazırlanmasını yalnız son dövrlərdə mümkün edib. DeepMind hazırda kifayət qədər təmsil olunmayan hüceyrə vəziyyətləri də daxil olmaqla, daha çox məlumat toplamaq və genetik modellərini təkmilləşdirmək üzərində işləyir.
Avsec gələcək versiyaların müxtəlif növlərdən əldə edilən məlumatlarla da öyrədilə biləcəyini bildirib. Bu, modellərə biologiyanı daha geniş kontekstdə anlamağa imkan verə bilər. Uzunmüddətli perspektivdə isə AlphaGenome 2 kimi modellər bioloji sistemləri təqlid edən rəqəmsal simulyasiyalar — “virtual hüceyrələr” yaratmaq istiqamətindəki tədqiqatlara töhfə verə bilər.
Bununla belə, AlphaGenome 2 yaxın zamanda əvvəlki modeli tam əvəz etməyəcək. Avsecin izahına görə, daha detallı proqnozlar daha çox hesablama gücü tələb edir və buna görə də onların hazırlanması daha bahalıdır. Bu məhdudiyyət DeepMind-ın sentyabr ayında təqdim etdiyi, insan genomundakı mümkün bütün DNT hərfi dəyişikliklərini əhatə edən genom miqyaslı Atlasın AlphaGenome 2 ilə yaradılmasını praktik baxımdan çətinləşdirir.
Google AlphaGenome 2-ni bu gündən etibarən AlphaGenome API vasitəsilə qeyri-kommersiya tədqiqatları üçün istifadəyə verib. Kommersiya tədqiqatları üçün isə məhdud sayda iştirakçının qoşula biləcəyi xüsusi ilkin baxış proqramı başladılıb.
Bu təqdimat Google və digər süni intellekt laboratoriyalarının elm və tibbdəki mürəkkəb problemlərin həlli üçün süni intellektdən istifadə istiqamətində atdığı son addımlardan biridir. DeepMind-ın elmi tədqiqatlar üzrə süni intellekt bölməsinə rəhbərlik edən Pushmeet Kohli daha mühüm elmi nəticələrin əldə olunacağını bildirib. Şirkətin yaxın zamanda Böyük Britaniyada avtomatlaşdırılmış materialşünaslıq laboratoriyası açması gözlənilir.
Digər tərəfdən, Anthropic dərmanların hazırlanması istiqamətində təcrübələr aparır və Claude modelinə fiziki eksperimentlərin keçirildiyi laboratoriyadan istifadə imkanı yaradıb. OpenAI isə riyaziyyat və əlaqəli sahələrdə uzun müddətdir həllini tapmayan bir sıra problemləri ardıcıl şəkildə həll etdiyini açıqlayıb.
