Штучний інтелект робить хвилі в галузях, але його вплив вищий у деяких секторах, ніж інші. Медицина та інші науки мають багато чого отримати від цієї технології, завдяки їхній важкій роботі та вимогам швидкості та точності. У цих полях редагування генів є особливо перспективним випадком використання AI.
Практика модифікації генів для контролю конкретних результатів у живих організмах вперше з’явилася у художній літературі, але вона з’явилася в експериментах у реальному світі близько 1960-х. Протягом десятиліть він розвивався для отримання декількох передових медичних проривів та можливостей досліджень. Тим не менш, вчені лише подряпали поверхню того, що може здійснити редагування генів. AI може бути наступним великим кроком.
Як AI змінює редагування генів
Дослідники вже почали експериментувати з AI з досліджень та редагування генів. Незважаючи на те, що це відносно нова концепція, вона вже дала вражаючі результати.
Підвищена точність редагування генів
Однією з найпомітніших переваг AI в редагуванні генів є його здатність покращити точність цього процесу. Класифікація того, які гени виробляють, що змінюється, має вирішальне значення для надійного редагування генів, але історично було складним та схильним до помилок. AI може визначити ці відносини з додатковою точністю.
Дослідження 2023 р. Розробило модель машинного навчання, яка досягнуто до 90% точності Визначаючи, чи були мутації шкідливими чи доброякісними. Це розуміння допомагає медичним працівникам зрозуміти, на що шукати або визначити, які гени для лікування, щоб запобігти заданим результатом здоров’я.
Точність у редагуванні генів також є питанням розуміння складних зв’язків між ДНК та білками. Використання відповідної структури білка є важливим при приєднанні до та видалення послідовностей генів. Вчені нещодавно виявили, що AI може Проаналізуйте 49 мільярдів взаємодії білка-ДНК розробити надійні механізми редагування для специфічних генетичних ниток.
Обтічні геномні дослідження
На додаток до чіткості геномного редагування, AI прискорює процес. Моделі прогнозування аналітики можуть імітувати взаємодію між різними комбінаціями генетичного матеріалу, набагато швидше, ніж реальне посібне тестування. Як результат, вони можуть висвітлити перспективні дослідницькі сфери, що призводить до прориву за менший час.
Цей випадок використання AI допомогло компаніям Biopharma доставити вакцини Covid-19 за рекордний час. Moderna виробляється та перевіряється Понад 1000 нитки РНК на місяць, коли ручні методи створювали б лише 30. Без швидкості машинного навчання, ймовірно, знадобилося б набагато більше часу, щоб визнати, які генетичні взаємодії є найбільш перспективними для боротьби з Ковід-19.
Ці програми також можуть сприяти результатам медицини. Прогностична аналітика може моделювати можливості редагування генів, щоб запропонувати способи модифікувати культури, щоб зробити їх більш стійкими до клімату або вимагати меншої кількості ресурсів. Прискорення досліджень у таких сферах допоможе вченим зробити необхідні вдосконалення для пом’якшення змін клімату до того, як найгірші наслідки.
Персоналізована медицина
Деякі з найбільш новаторських застосувань AI в редагуванні генів піднімають його на більш цілеспрямований рівень. Замість того, щоб дивитися на широкі генетичні тенденції, моделі машинного навчання можуть аналізувати геноми конкретних людей. Цей зернистий аналіз дозволяє персоналізовану медицину – пошиття генетичних методів лікування особистості для кращих результатів пацієнта.
Лікарі вже почали використовувати ШІ Проаналізуйте зміни білка в ракових клітинах визначити, яке лікування було б найбільш корисним для певного випадку. Аналогічно, прогнозована аналітика може пояснювати унікальний генетичний склад пацієнтів, який може впливати на ефективність лікування, побічні ефекти або ймовірність деяких подій.
Коли системи охорони здоров’я можуть пристосувати догляд за людиною на генетичному рівні, вони можуть мінімізувати небажані побічні ефекти та забезпечити спочатку найкраще лікування. Як результат, більше людей можуть отримати необхідну допомогу з меншою кількістю ризиків.
Потенційні проблеми з AI в редагуванні Gene
Настільки ж перспективними, як і в цих випадках раннього використання, застосування AI в редагуванні генів має певні потенційні підводні камені. Перегляд цих небезпек у світлі переваг може допомогти вченим визначити, як найкраще застосувати цю технологію.
Високі витрати
Як і багато нових технологій, вдосконалені системи AI, необхідні для редагування генів, дорогі. Редагування генів-це вже процес, що вимагає витрат-деякі генні терапії коштують до числа 3,5 мільйона доларів за лікування – І машинне навчання може зробити це більше. Додавання іншої вартості технології може зробити її недоступною.
Цей фінансовий бар’єр викликає етичні питання. Редагування Gene – це потужна технологія, тому, якщо вона доступна лише заможним, вона може розширити існуючу розрив у рівності догляду. Такий розрив зашкодить здоров’ю сімейних та середніх класів та стане проблемою соціальної справедливості.
З іншого боку, AI також має потенціал зменшити витрати. Обпоненні дослідження та менша кількість помилок можуть призвести до більш швидкого технологічного розвитку та виправдання нижчих цін на кінець розробників. Як результат, редагування Джина може стати більш доступним, але лише в тому випадку, якщо компанії використовують AI з цією метою.
Проблеми безпеки
Надійність AI – це ще одна проблема. Хоча машинне навчання є надзвичайно точним у багатьох випадках, воно недосконало, але люди, як правило, надмірно покладаються на нього через драматичні претензії на його точність. У контексті редагування генів це може призвести до значного нагляду, що може призвести до медичної шкоди або пошкодження врожаю, якщо люди не зможуть помітити помилок AI.
Окрім галюцинацій, моделі машинного навчання, як правило, перебільшують ухили людини. Ця тенденція особливо стосується охорони здоров’я, де існуючі дослідження містять історичні упередження. Через ці упущення моделі AI-виявлення меланоми є лише половина як точна При діагностуванні чорних пацієнтів порівняно з білими популяціями. Подібні тенденції можуть мати жахливі наслідки, коли лікарі базують рішення редагування генів на такий аналіз.
Якщо не встановити або враховувати такі помилки, може протидіяти основним перевагам персоналізованої медицини, збільшення врожаю та подібних програм редагування генів. Такі питання надійності також можуть бути складними, щоб помітити, що ще більше ускладнює цю практику.
Де редагування генів AI може піти звідси
Майбутнє редагування генів AI залежить від того, як розробники та кінцеві користувачі можуть вирішити перешкоди, схиляючись до переваг. Пояснювані моделі AI забезпечать позитивний крок вперед. Коли зрозуміло, як алгоритм машинного навчання приймає рішення, простіше судити про упередженість та помилки, що дозволяє безпечніше прийняття рішень.
Підкреслення ШІ для ефективності та зниження помилок вище вражаючих, але дорогих процесів допоможе врахувати проблеми. Деякі дослідники вважають, що міг би Принесіть витрати на генну терапію майже до 0 доларів Знявши багато ускладнень у дослідженні, виробництві та доставці. Ранні експерименти вже створили експоненціальні покращення ефективності доставки, тому подальші просування можуть зробити редагування генів доступним.
Зрештою, це залежить від того, на чому зосереджується дослідження генної терапії AI та на те, як швидко може прогресувати технологія. Машинне навчання може ретельно порушити поле, якщо організації правильно використовувати його.
AI Gene Redititing має багатообіцяючий потенціал
Редагування Gene вже розблокувало нові можливості в медицині, сільському господарстві та за її межами. AI міг би взяти ці переваги далі.
Хоча значні блокпости залишаються, майбутнє ШІ в генній інженерії виглядає яскраво. Дізнатися, що це може змінитися і які проблеми можуть спричинити це, – це перший крок у забезпеченні його поля туди, де воно має бути.
