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測(cè)序儀巨頭因美納基于靈長(zhǎng)類動(dòng)物基因推出AI算法,預(yù)測(cè)致病基因突變
來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2023-06-07 18:36:00   瀏覽:5303次  

導(dǎo)讀:ChatGPT等大模型點(diǎn)燃人工智能新一輪熱潮之際,另一種累積數(shù)百萬(wàn)年的天書般語(yǔ)言也在試圖用該技術(shù)獲得最新解碼。近日,全球基因測(cè)序儀龍頭因美納(Illumina)宣布推出全新的人工智能算法PrimateAI-3D,以求更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)患者致病基因突變。 據(jù)美國(guó)國(guó)家衛(wèi)生研究...

ChatGPT等大模型點(diǎn)燃人工智能新一輪熱潮之際,另一種累積數(shù)百萬(wàn)年的天書般“語(yǔ)言”也在試圖用該技術(shù)獲得最新解碼。近日,全球基因測(cè)序儀龍頭因美納(Illumina)宣布推出全新的人工智能算法PrimateAI-3D,以求更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)患者致病基因突變。

據(jù)美國(guó)國(guó)家衛(wèi)生研究院發(fā)布的數(shù)據(jù),每年生成的基因組數(shù)據(jù)量接近400億GB。然而,獲取這些數(shù)據(jù)僅僅是解開諸多生命謎團(tuán)的第一步,想要讓它們真正有助于人類健康,尚需深度的解讀和分析。

目前的科學(xué)研究顯示,每個(gè)人都攜帶著數(shù)百萬(wàn)種基因變異,正是這些變異導(dǎo)致了健康和疾病風(fēng)險(xiǎn)的個(gè)體差異,但目前大多數(shù)變異的作用方式尚不明確。美國(guó)貝勒醫(yī)學(xué)院人類基因組測(cè)序中心和因美納人工智能實(shí)驗(yàn)室希望借助PrimateAI-3D更進(jìn)一步解決問(wèn)題。

據(jù)因美納方面介紹,PrimateAI-3D采用了與ChatGPT和AlphaFold類似的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),不同之處在于PrimateAI-3D是根據(jù)基因組序列而不是人類語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。“你可以在維基百科和其他地方的現(xiàn)有文本上訓(xùn)練ChatGPT等生成語(yǔ)言模型,我們使用了類似的深度學(xué)習(xí)架構(gòu),但我們的數(shù)據(jù)來(lái)自數(shù)百萬(wàn)年的自然選擇。”因美納人工智能副總裁Kyle Farh表示。

另外,在ChatGPT等生成語(yǔ)言模型中,現(xiàn)有的文本就可以為訓(xùn)練提供信息,而人類基因組中導(dǎo)致疾病的基因變異在很大程度上卻是未知的。為解決這一問(wèn)題,PrimateAI-3D利用自然選擇來(lái)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),這種訓(xùn)練基于此前對(duì)233種不同靈長(zhǎng)類動(dòng)物進(jìn)行測(cè)序時(shí)發(fā)現(xiàn)的數(shù)百萬(wàn)種良性基因變異來(lái)開展,這也是迄今為止開展的最大規(guī)模的非人類靈長(zhǎng)類物種測(cè)序工作。

“我們已經(jīng)證明,我們對(duì)非人類靈長(zhǎng)類動(dòng)物的遺傳變異了解得越多,就越能更好地預(yù)測(cè)哪些突變可能導(dǎo)致人類疾玻”來(lái)自美國(guó)貝勒醫(yī)學(xué)院的Jeffrey Rogers說(shuō)。

隨后,包括Rogers在內(nèi)的美國(guó)貝勒醫(yī)學(xué)院人類基因組測(cè)序中心及分子與人類遺傳學(xué)系的研究人員和Farh領(lǐng)導(dǎo)的因美納人工智能實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì),將PrimateAI-3D算法應(yīng)用到了英國(guó)生物樣本庫(kù)的近50萬(wàn)個(gè)個(gè)體中,識(shí)別潛在的致病人類突變。與之相關(guān)的兩篇研究近日發(fā)表在頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》(Science)上。

他們發(fā)現(xiàn),在調(diào)查的90種不同臨床病癥中,普通人群里97%的健康成員的基因組中至少潛伏著一種高度可干預(yù)變異。研究結(jié)果還發(fā)現(xiàn)了導(dǎo)致常見(jiàn)疾病高風(fēng)險(xiǎn)的罕見(jiàn)基因變異。Farh說(shuō),總體而言,PrimateAI-3D在評(píng)估心血管疾病和2型糖尿病等健康問(wèn)題的遺傳風(fēng)險(xiǎn)方面,比以往任何一種方法準(zhǔn)確度都要提高至少12%。

Farh還補(bǔ)充提到,這項(xiàng)新技術(shù)的一個(gè)優(yōu)勢(shì)在于,它同樣適用于整個(gè)人類。這也意味著,其克服了現(xiàn)有遺傳風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中固有的對(duì)歐洲白人血統(tǒng)人群的偏見(jiàn),這些評(píng)估主要基于這些群體的數(shù)據(jù)。

因美納首席技術(shù)官Alex Aravanis表示,“將最新的人工智能技術(shù)應(yīng)用于基因組學(xué),以揭示糖尿并心臟病和自身免疫性疾病等復(fù)雜遺傳疾病的關(guān)鍵底層信息,這一技術(shù)的推出為因美納在遺傳風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)方面帶來(lái)巨大機(jī)遇。”

據(jù)因美納方面表示,PrimateAI-3D將集成在因美納的互聯(lián)軟件中,供基因組學(xué)界使用。

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