A Microsoft Quine rendszere a biológiai kutatásokat gyorsítaná
A Microsoft Research bemutatta a Quine nevű kísérleti AI kutatási rendszert, amely a biológia több szintjéről és adatforrásából származó információkat kapcsolja össze. A rendszerrel a Broad Institute kutatóival együttműködésben daganatsejtek állapotváltását előidéző vegyületeket rangsoroltak, majd több laboratóriumi vizsgálatban is ellenőrizték a legígéretesebb jelölteket.
- A Quine biológiai világmodellt és interaktív kutatási környezetet kapcsol össze.
- A rendszer többféle biológiai adatmodalitás közös reprezentációit tanulja.
- PDAC kutatásában több ezer vegyületet rangsoroltak daganatsejtek állapotváltása alapján.
- A legmagasabbra rangsorolt jelöltek több laboratóriumi vizsgálatban is erős hatást mutattak.
- A Quine kísérleti eszköz, eredményei szakértői és laboratóriumi ellenőrzést igényelnek.
Egy biológiai világmodell és kutatási eszköztár
A Microsoft Research szeptember 29-én ismertette a Quine-t, amely egy biológiai világmodellből és egy interaktív kutatási környezetből áll. A rendszer modelleket, tudományos eszközöket, szakirodalmat, laboratóriumi munkát és kutatókat kapcsol össze.
A vállalat célja egy olyan rendszer fejlesztése, amely képes reprezentálni egy biológiai rendszer állapotát, előre jelezni, hogyan változhat ez az állapot különböző beavatkozások hatására, és több lépésen keresztül vizsgálni ezek következményeit. A Microsoft Research szerint ez nem váltja ki a kísérleteket. A számítási módszerek segítségével a kutatók még a laboratóriumi munka előtt feltérképezhetik, javasolhatják és rangsorolhatják a lehetséges irányokat.
A Quine közös reprezentációkat tanul több biológiai adatmodalitásból és léptékből, köztük szekvencia-, szerkezeti, funkcionális, sejtes állapot- és képalkotási adatokból. A rendszer ezeket együtt kezeli, így a Microsoft szerint az egyik adatforrásból származó bizonyíték felhasználható egy másik területen készített előrejelzéshez.
Daganatsejtek állapotváltását vizsgálták
A Quine egyik bemutatott alkalmazása a hasnyálmirigy-vezeték eredetű adenokarcinóma, vagyis a PDAC kutatása volt. A Microsoft Research a Broad Institute of MIT and Harvard kutatóival dolgozott együtt azon a feltevésen, hogy a daganat viselkedését és gyógyszerre adott válaszát nem kizárólag a genetika, hanem a sejtek transzkripciós állapota is befolyásolja.
A rendszer több ezer vegyületet jósolt meg és rangsorolt aszerint, hogy várhatóan milyen mértékben változtatják meg a daganatsejtek terápiás szempontból fontos állapotát. A klasszikus sejtes állapotból a bazális állapotba történő átmenetet vizsgáló laboratóriumi kísérletekben a Quine által legmagasabbra rangsorolt vegyületek idézték elő a legnagyobb kívánt változásokat a különböző vizsgálatokban.
A Microsoft beszámolója szerint a keresési tér gyors szűkítésétől a néhány ígéretes jelölt kiválasztásán át a laboratóriumi ellenőrzésig tartó folyamat egyetlen hétvégét vett igénybe. Ez a vállalat szerint hónapoknyi kísérleti munkát és jelentős kutatási költséget takaríthat meg.
A kísérletek új hipotéziseket is felvetettek
A legerősebb hatások között olyan vegyületek is megjelentek, amelyek működési mechanizmusa váratlan volt. A Microsoft Research szerint ez korai jele annak, hogy az AI új lehetőségeket tárhat fel a gyógyszerek újrapozicionálásában és a gyógyszerkutatásban.
A fordított átmenet, vagyis a bazális állapotból a klasszikus állapotba történő elmozdítás nehezebbnek bizonyult. A Quine előre jelezte, hogy az elérhető vegyületek ezen a téren gyengébb hatást fejtenek ki. A kísérletek ugyanakkor több vegyület esetében egy harmadik, elkülönülő fenotípus felé történő elmozdulást is kimutattak, amit a laboratóriumi eredmények megerősítettek. Ez arra utalhat, hogy a hasnyálmirigyrák sejtes állapotainak rendszere összetettebb az egyszerű klasszikus és bazális tengelynél.
A Quine kísérleti kutatási technológia, kizárólag kutatási célokra. A Microsoft külön hangsúlyozza, hogy eredményei hiányosak vagy pontatlanok lehetnek, ezért képzett kutatók felülvizsgálatára, valamint megfelelő tudományos és kísérleti ellenőrzésre van szükség. A vállalat szerint a hozzáférést később olyan termékeken keresztül is bővíthetik, mint a Microsoft Discovery. Emellett a Quine Fellows programban kutatók egy csoportja használhatja a rendszert, és tudományos visszajelzéseket adhat a fejlesztéshez.
Microsoft Research: Introducing Quine: An AI research system designed for the complexity of biology
