Naujas DI modelis jau kuria DNR sekas – sintetinė gyvybė gali tapti realybe

Mokslininkai pristatė naują dirbtinio intelekto (DI) modelį, galintį analizuoti ir generuoti genetines sekas visų gyvybės formų genomuose. Tyrime, paskelbtame kovo 4 d., atskleista, kad šis modelis gali mokytis iš trilijonų DNR bazių ir numatyti genetinių pokyčių poveikį ar net kurti naujas DNR sekas. Tyrėjų teigimu, tokie įrankiai gali pagreitinti ligų tyrimus ir atverti kelią pažangesnei sintetinei biologijai.

Modelis, mokantis genetinę „kalbą“

Tyrime, publikuotame žurnale „Nature“, mokslininkai pristatė modelį „Evo 2“, sukurtą bendradarbiaujant „Arc“ mokslinių tyrimų institutui su Stanfordo bei kitų universitetų tyrėjais bei technologijų bendrove „Nvidia“.

Šis DI modelis treniruotas naudojant milžinišką genominių duomenų rinkinį – apie 9 trilijonus DNR bazių iš daugiau nei šimto tūkstančių skirtingų organizmų.

Tyrėjų teigimu, tai vienas didžiausių iki šiol sukurtų DI modelių biologijai, galintis analizuoti itin ilgas genetines sekas ir aptikti sudėtingus ryšius tarp skirtingų genomo regionų.

„Evo 2“ veikia panašiai kaip didieji kalbos modeliai, kurie mokosi iš tekstų. Tik šiuo atveju vietoje sakinių naudojamos genetinės sekos – DNR „raidės“ A, T, C ir G. Analizuodamas milžiniškus genomų duomenų kiekius, modelis mokosi genetinės „kalbos“ dėsningumų. Tai leidžia jam atpažinti svarbius genetinius modelius, prognozuoti biologines funkcijas ir net generuoti naujas DNR sekas.

Vienas iš modelio pranašumų – gebėjimas vienu metu analizuoti iki maždaug milijono DNR raidžių ilgio sekas, todėl jis gali geriau suprasti sudėtingus genetinius ryšius, kurie ankstesniems modeliams buvo sunkiau pastebimi.

Žingsnis link sintetinės biologijos

Kai kurie mokslininkai šį modelį lygina su ankstesniais DI proveržiais biologijoje, pavyzdžiui, baltymų struktūras prognozuojančiais modeliais. Tačiau su „Evo 2“ tyrėjai siekia dar platesnio tikslo – suprasti visą genomo „kalbą“.

Ekspertai pabrėžia, kad tokie įrankiai dar nereiškia, jog dirbtinė gyvybė bus sukurta artimiausiu metu. Tačiau galimybė generuoti sudėtingas DNR sekas ir modeliuoti jų veikimą rodo, kad sintetinė biologija gali sparčiai keistis.

Visgi DI galimybės ne tik analizuoti, bet ir kurti genetinius kodus, taps svarbiu biologijos tyrimų etapu. Tai gali pakeisti tai, kaip mokslininkai tiria ligas, kuria vaistus ar net projektuoja naujas biologines sistemas.

Pirmieji bandymai rodo ir praktinį tokio modelio potencialą medicinoje. Testuose su krūties vėžio genu BRCA1 susijusiais genetiniais variantais „Evo 2“ daugiau nei 90 proc. tikslumu atskyrė nepavojingas mutacijas nuo tų, kurios gali sukelti ligą.

„Evo 2“ yra atvirasis modelis – tai reiškia, kad jį gali pasiekti mokslininkų bendruomenė, kuri turi galimybę prisidėti prie spartesnių tyrimų visame pasaulyje.