Nvidia и Microsoft подкрепят пробива на AI за генни терапии

Международен екип, включващ откриватели от Nvidia и Microsoft, е употребявал AI върху биологична находка от повече от милион типове, с цел да генерира евентуално ново редактиране на гени и лекарствени лечения за битка със смъртоносни заболявания.

Моделите на AI, известни като Eden, употребяват еволюционна информация от главно микробни мостри, събрани в международен мащаб от английската компания Basecamp Research, които в никакъв случай не са били преди да се появи в обществените бази данни.

Инициативата е крайъгълен камък в увеличението на напъните за потребление на AI, с цел да се учи от еволюцията за природата и произхода на заболяванията. Изследователите се пробват да преодолеят дефицита на данни и техническите ограничавания, които възпират развиването на генните лечения.

„ Това, което картографираме тук, са организми по цялата планета [и] по какъв начин са еволюирали “, сподели Джон Фин, основен теоретичен шеф на Basecamp, добавяйки, че се надява методът да може да се употребява за ориентиране към хиляди нелечими типове рак и генетични болести.

„ Когато моделите за машинно образование влизат в това, се избират тези доста, доста скрити връзки сред всички тези разнообразни типове и 4 милиарда години еволюция “, сподели той.

Моделите Eden проектираха евентуални нови лечения, откакто се учеха от набор от данни, включващ повече от 10 милиарда нови гени от повече от 1,03 милиона типа, добавени през последните няколко години. Basecamp си сътрудничи с производителя на чипове Nvidia, който също е вложител в компанията посредством подразделението си за рисков капитал NVentures.

Изследването включва първата проява на проектирани от AI ензими – биологични катализатори – които могат да правят точно проникване на огромни гени при хора, сподели Basecamp. Компанията към този момент е направила вмъквания на повече от 10 000 свързани със болести места в човешкия геном, което води до „ мощно ликвидиране на ракови кафези “ в лабораторни проби, сподели тя.

Вмъкването на ген включва слагане на огромни лечебни ДНК последователности на точни места в човешкия геном. Съществуващите техники могат да вършат единствено дребни редакции и би трябвало да повредят ДНК, с цел да създадат това, ограничавайки къде и по какъв начин могат да бъдат употребявани.

Дейм Кей Дейвис, почетен професор по анатомия в Оксфордския университет, сподели, че това може да бъде доста, защото ще понижи страничните резултати от вмъкването на ген. „ Ако могат да употребяват AI, с цел да претърсят базите данни, с цел да усилят специфичността и затова да понижат нецелевите резултати, тогава те ще го повдигнат на още едно равнище в скалата за сигурност. “

Eden в допълнение генерира библиотека от пептиди, градивните детайли на протеини, с капацитет да убиват бактериални „ супербактерии “, които са посочили устойчивост към съществуващи медикаменти, сподели Basecamp. Пептидите с най-хубаво показване демонстрират „ висока успеваемост против сериозен приоритет, мултирезистентни патогени “. 

„ Основният прогрес “ на Eden е да употребява един модел за „ генериране на функционални биологични съставни елементи в разнообразни лечебни области “, сподели Омар Абудайе, специалист по редактиране на гени в Харвардското здравно учебно заведение. Но ще е нужна още работа, с цел да се покаже, че антимикробните пептиди са безвредни и методите за проникване на гени са „ ефикасни и характерни “ в човешки кафези, сподели той. 

„ Окончателното значение ще зависи от това какъв брой добре тези генерирани от AI дизайни се превеждат в клинични приложения в действителния свят, което изисква в допълнение валидиране “, сподели Абудайе.

Изследването, ръководено от Basecamp, създаде „ изумителен набор от принадлежности “, само че клиничното му влияние ще зависи от други фактори, в това число контролиране, произвеждане и обезпечаване, сподели Фьодор Урнов, академик по редактиране на гени в Университета на Калифорния, Бъркли.

Той сподели, че пейзажът на лечението за редактиране на гени е доминиран от компании, разработващи лекувания единствено за към 20 от 5000-те генетични болести, известни сега.

Урнов, който беше част от екип, създал лекарството, употребявано за лекуване на Baby KJ, дете с рядко генетично заболяване, сподели, че задачата на бранша би трябвало да бъде да стигне до „ свят, където е доста по-бързо и по-евтино да стигнем до генетични медикаменти за редки заболявания, в сравнение с е сега ”.

„ Излезли сме някак от ерата на казването: „ Имаме бляскав нов инструмент на генното инженерство, вижте бъдещето “, сподели той.