Мощные алгоритмы могут предсказать биологический язык рака или нейродегенеративных заболеваний вроде болезни Альцгеймера, считают ученые из Кембриджа. Прийти к такому выводу им помогли большие данные, собранные в течение десятков лет исследований, которые они поместили в компьютерную модель, чтобы понять, может ли искусственный интеллект совершать открытия лучше человека.

Ученые из Колледжа св. Георгия обнаружили, что технология машинного обучения способна расшифровать «биологический язык» ряда серьезных заболеваний, а в будущем ее можно будет применять для «исправления грамматических ошибок внутри клеток, вызывающих болезни», пишет Science Daily.

Каждый раз, когда Netflix рекомендует какой-нибудь сериал, или Facebook предлагает зафрендить кого-то, эти платформы используют алгоритмы машинного обучения, чтобы на основании собранных данных угадать, что понравится пользователю. А голосовые помощники вроде Алексы или Алисы распознают голоса владельцев и ведут с ними беседы.

Схожие технологии ученые применили для того, чтобы обучить масштабную языковую модель. Перед ней поставили задачу понять, что происходит, когда с белками в организме что-то идет не так. В частности, программа должна была выучить язык биомолекулярных конденсатов, клеточных белков. С их помощью ученые смогут разгадать язык биологических функций и дисфункций, которые вызывают рак и нейродегенеративные заболевания. Исследователи обнаружили, что модель самостоятельно изучила то, что ученые уже открыли в области языков белков за десятки лет исследований.

«Белковые конденсаты привлекли к себе недавно много внимания в научном мире, поскольку управляют ключевыми событиями в клетке, такими как экспрессия генов — как наша ДНК преобразуется в белки — и синтез белков — как клетки создают белки, — пояснил профессор Томас Ноулз, первый автор статьи, опубликованной в журнале PNAS. — Любые дефекты, связанные с этими каплями белков, могут привести к заболеваниям вроде рака. Вот почему жизненно необходимо подключение к исследованиям молекулярных причин отказа белков технологии обработки естественного языка, если мы хотим исправить грамматические ошибки внутри клеток, которые вызывают заболевания».