سوف تساعد الذكاء الاصطناعي الجديد من Google الباحثين على فهم كيفية عمل جيناتنا

كتب – المحرر الإفتراضي
وقال Google في بيان “لم نؤدي أو التحقق من صحة Alphagenome للتنبؤ الجينوم الشخصي ، وهو تحد معروف لنماذج الذكاء الاصطناعى”.
هناك ما يسمى بنية المحولات التي تم اختراعها في Google والتي تعمل أيضًا على تشغيل نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4. تم تدريب هذا واحد على قواعد البيانات التجريبية التي تنتجها المشاريع العلمية العامة.
يقول لارو إن النظام لن يغير على نطاق واسع كيف يعمل مختبره يومًا بعد يوم ولكنه يمكن أن يسمح بأنواع جديدة من الأبحاث. على سبيل المثال ، يواجه الأطباء في بعض الأحيان مرضى سرطانات فائقة النادرة ، يتجولون مع طفرات غير مألوفة. يمكن أن يقترح Alphagenome أي من هذه الطفرات تسبب حقًا مشكلة الجذور ، وربما الإشارة إلى العلاج.
يقول جوليان جانيور ، أستاذ الطب الحسابي في جامعة ميونيخ التقنية: “تتمثل السمة المميزة للسرطان في أن الطفرات المحددة في الحمض النووي تجعل الجينات الخاطئة تعبر في السياق الخاطئ”. “هذا النوع من الأدوات مفيدة في تضييق ما يفسد التعبير الجيني المناسب.”
يمكن أن ينطبق نفس النهج على المرضى الذين يعانون من مرض وراثي نادر ، والذين لا يتعلم الكثير منهم مصدر حالتهم ، حتى لو تم فك تشفير الحمض النووي الخاص بهم. يقول غانيور: “يمكننا الحصول على جينوماتهم ، لكننا جاهلون بأي تغييرات وراثية تسبب المرض”. وهو يعتقد أن Alphagenome يمكن أن يمنح علماء الطب طريقة جديدة لتشخيص مثل هذه الحالات.
في النهاية ، يطمح بعض الباحثين إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم جينومات بأكملها من الألف إلى الياء وخلق أشكال حياة جديدة. يعتقد آخرون أنه سيتم استخدام النماذج لإنشاء مختبر افتراضي بالكامل لدراسات المخدرات. وقال ديميس هاسابيس ، الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind ، هذا العام: “سيكون حلمي محاكاة خلية افتراضية”.
يطلق Kohli على Alphagenome “علامة فارقة” على الطريق إلى هذا النوع من النظام. يقول: “قد لا يصمم Alphagenome الخلية بأكملها بالكامل … لكنها بدأت في تسليط الضوء على الدلالات الأوسع للحمض النووي”.