Китайские учёные создали ИИ-систему «искусственная биология»

Группа китайских учёных из Университета Сычуани под руководством профессора Цзя Да создала специализированную систему искусственного интеллекта, названную «искусственной биологией». Система предназначена для поиска патогенных мутаций и определения механизмов их влияния на более чем 5,8 тысячи генетических заболеваний.

Научная основа и архитектура системы

Система объединяет две ключевые функциональные особенности: логические цепочки и интерпретацию данных, присущие крупным языковым моделям, а также способность к интеграции неоднородных научных данных — свойство узкоспециализированных ИИ-систем машинного обучения. Её архитектура имитирует принцип работы человеческого мозга: один модуль отвечает за построение логических цепочек, второй — за целостный анализ общей картины. Такое разделение позволило снизить частоту так называемых «галлюцинаций ИИ» и повысить точность выводов по сравнению с рядом передовых крупных языковых моделей.

Объём и состав обучающих данных

Для обучения «искусственной биологии» исследователи собрали массив научных публикаций и данных объёмом свыше 24,4 миллиона рецензируемых статей и более 613 терабайт научной информации. В этот массив вошли данные о структуре и взаимодействиях более чем 21 тысячи кодирующих белки человеческих генов, а также их потенциальные ассоциации с приблизительно 5,85 тысячи заболеваниями.

Экспериментальные результаты и медицинские находки

В ходе первичных испытаний система продемонстрировала повышенную точность в выявлении генов, связанных с немелкоклеточным раком лёгкого, по сравнению с некоторыми другими нейросетевыми алгоритмами. Кроме того, с её помощью были обнаружены нарушения в работе двух генов — CHK2 и IRAK4 — в контексте развития болезни Паркинсона. В экспериментах на мышах восстановление активности этих генов привело к ослаблению ряда симптомов заболевания.

Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Biomedical Engineering. В статье отмечается: «Генерация гипотез и их верификация в биомедицинских науках остаются ограниченными, поскольку человеку сложно интегрировать фрагментированные данные из различных научных областей и выявлять в них новые закономерности. Мы разработали „искусственную биологию“, способную полностью автоматически формировать логические суждения и генерировать проверяемые гипотезы при анализе большого числа экспериментальных результатов».

Авторы исследования делают вывод, что полученные результаты указывают на перспективы применения «искусственной биологии» в будущих научных и медицинских исследованиях.