Виртуальная клетка: ученые призывают к созданию ИИ-копии жизни

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Мнение | Наука и космос

А вы когда-нибудь задумывались о том, как работает каждая клетка вашего тела? Не просто так, в общих чертах, а вот прямо до мельчайших деталей, на уровне молекул и взаимодействий? Честно говоря, это задача, которая до недавнего времени казалась почти невыполнимой. Но, знаете, наука не стоит на месте, и сейчас, кажется, мы подошли к той точке, когда мечта о создании точной модели живой клетки может стать реальностью.

Группа ученых из Стэнфорда, Genentech и Инициативы Чан-Цукерберга всерьез заявила о том, что пора объединить усилия и создать первую в мире виртуальную клетку на основе искусственного интеллекта. Это не просто красивая идея, это амбициозный проект, который может кардинально изменить наше понимание биологии и медицины.

Иллюстрация
Автор: ИИ Copilot Designer//DALL·E 3 Источник: www.bing.com
Зачем это нужно?

В чем же суть этой затеи, спросите вы? Позвольте объяснить. Представьте себе, что у нас есть компьютерная модель, которая в точности повторяет все процессы, происходящие в живой клетке. Это как будто мы получили возможность заглянуть внутрь и увидеть, как взаимодействуют все химические, электрические и механические силы, обеспечивающие ее работу. Более того, такая модель позволила бы нам понять, почему некоторые клетки выходят из строя и как это приводит к болезням.

Но самое интересное, пожалуй, в том, что виртуальная клетка позволит ученым проводить эксперименты на компьютере, а не на живых организмах. Это, знаете, как играть в симулятор, только вместо машин или городов у нас на экране — живая клетка. В чём же дело? Это даст нам возможность быстрее и дешевле разрабатывать новые методы лечения, лекарства и даже, возможно, находить лекарство от болезней, которые сегодня кажутся неизлечимыми. Например, можно будет моделировать развитие раковых клеток, предсказывать воздействие вирусов или даже тестировать индивидуальные методы лечения для каждого пациента, создавая его «цифрового двойника».

Три кита успеха

Конечно, создание такой модели — задача не из легких. Она должна, как минимум, отвечать трем ключевым требованиям:

Универсальность: модель должна уметь представлять клетки разных видов и типов.

Точность: модель должна точно прогнозировать поведение клетки и понимать все процессы, которые в ней происходят.

Экспериментальная гибкость: модель должна давать возможность проводить эксперименты на компьютере для проверки гипотез и управления сбором данных.

(A и B) (A) Подобно биологическим клеткам, (B) AIVC моделирует клеточную биологию на различных физических масштабах, включая молекулярный, клеточный и многоклеточный. На первом уровне физического измерения моделируется состояние и взаимодействие отдельных молекул, таких как молекулы центральной догмы, а также дополнительных молекул, таких как метаболиты. Молекулы могут быть представлены в виде последовательностей или атомарных структур. Следующая шкала представляет клетки как совокупности этих молекул. Например, такие клетки содержат генетическую последовательность, РНК-транскрипты и некоторое количество белков. Молекулы внутри клеток имеют определенное расположение, которое может быть связано с их функцией. Последняя шкала моделирует взаимодействие между клетками и то, как они общаются между собой и образуют сложные ткани. Каждая шкала опирается на универсальные представления, которые формируются на основе мультимодальных данных и интегрируют UR из предыдущей шкалы. (C и D) (C) Чтобы передать поведение и динамику физических клеток, их компонентов или коллекций, (D) AIVC включает в себя виртуальные инструменты. На клеточном уровне, например, ВИ-манипуляторы моделируют, как изменяются состояния клеток при делении, миграции, развитии из прогениторных состояний или в ответ на возмущения через обучаемые переходы в URs. ВИ-декодеры позволяют декодировать УР клетки, например, для понимания фенотипических свойств.
Автор: Charlotte Bunne et al. Cell 187 Источник: www.cell.com
Масштабный проект

И тут возникает вопрос: а как, собственно, создать такую сложную модель? Дело в том, что для этого потребуется огромный объем данных о клетках, полученных из разных источников. Для сравнения, только представьте, что для обучения ChatGPT, как говорят, потребовалось в тысячу раз меньше данных, чем потребуется для создания виртуальной клетки. Это, по правде, колоссальный объем информации!

И тут, как раз, приходит на помощь искусственный интеллект. Он способен анализировать огромные массивы данных, находить в них закономерности и создавать на их основе модели. Так что, ИИ, фактически, становится тем инструментом, который позволит нам достичь этой, казалось бы, недостижимой цели.

Но, честно говоря, одного ИИ недостаточно. Для успешной реализации проекта потребуется объединение усилий ученых со всего мира, работающих в самых разных областях: генетике, протеомике, медицинской визуализации и многих других. А еще важно, чтобы все полученные данные и модели были доступны для научного сообщества без каких-либо ограничений.

Долгий путь к цели

Конечно, создание виртуальной клетки — это не проект на один год. Ученые сами признают, что на создание полностью функциональной модели может уйти десять лет, а то и больше. Но, знаете, как говорится, дорогу осилит идущий. И сейчас, когда наука находится на таком высоком уровне развития, у нас есть все шансы сделать то, что еще вчера казалось невозможным.

Так что, возможно, уже совсем скоро, мы будем не просто гадать о том, как работают клетки нашего тела, а будем иметь возможность изучить их досконально, с помощью мощных компьютерных моделей. И это, честно говоря, открывает перед нами совершенно новые перспективы для развития биологии и медицины.

2 комментария

ViaLs
Звучит как создание копии из копии))) ученым сначало стоит разобраться что такое свет и как он связан со временем))) в бога то мы все умеем играть ток не все это пока понимают.
D
Технология двойного назначения. Пока одни будут искать лекарств от болезней, другие будут экспериментировать с новыми вирусами…

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Почему в США запрещали выращивать смородину

В начале XX века американская лесная промышленность переживала бурный рост. Белая сосна считалась одним из самых ценных ресурсов. Её древесина шла на строительство, производство бумаги и...

Туринская плащаница Дани Рязанова: как молодой художник из Петербурга рисует огнем

Раньше, наблюдая за современным художественным процессом, казалось, что молодые художники стремятся как можно дальше уйти от «навязанных» канонов, отказаться от всего, чем пользовались мастера...

Детальное изучение мозга чемпиона по памяти раскрыло нейробиологию его трюков

Рабочая память человека имеет свои физиологические ограничения. Исторически в когнитивной психологии этот предел описывался формулой «семь плюс-минус два элемента». Вы можете легко удержать в...

Эффект странника: как навыки ориентации в пространстве породили у человека геометрическое мышление

Со времен Платона геометрия считалась высшим проявлением абстрактного мышления. В диалоге «Менон» философ просит необразованного мальчика-раба удвоить площадь квадрата — и тот, опираясь...

Каньон Антилопы: почему он самый извилистый и фотогеничный в мире

В Аризоне, на землях индейцев навахо, находится место, любимое фотографами со всего мира. Каньон Антилопы вы наверняка хоть раз видели на заставке своего компьютера. Microsoft вносила его виды в...