Post #1247

Эти выходные на Витализме были посвящены использованию AI в биологии. Специальный репортаж для Транспазонов от Алексея Теплякова. На этот раз были в основном не выступления, а воркшопы. Участники делились на группы, в которых придумывали проекты, что можно сделать за 10.000$. Что-то было на уровне идей, а где-то уже были готовые наработки. Примерно треть выступлений и проектов так или иначе касалась проблем с данными. Какие проблемы и решения обсуждались: – Передовые LLM используют ограниченные данные (например, блогпосты, а не закрытые научные статьи), что ведет к слабой генерации научных гипотез. – Недостаток и качество биомедицинских данных, используемых для обучения AI-моделей. – Нехватка информации в головах конкретных исследователей, особенно если дело касается смежных или более далеких областей. – Большой объем уже написанных научных статей разной степени качества и достоверности, что мешает понять куда двигаться дальше. По мнению выступающих AI может восполнить пробелы в знаниях, провалидировать имеющиеся данные, сформулировать новые гипотезы и оценить насколько они жизнеспособны (Кстати! Примечание редакции) На текущем этапе это всё еще не заменяет эксперта, но расширяет круг участников научного процесса и ускоряет переход от гипотезы к эксперименту (Кстати, о расширении круга! Примечание редакции) Также обсуждалось использование ИИ: – Для поиска новых, менее токсичных криопротекторов и оптимизации параметров заморозки. – Для ускорения разработки белков, в частности антител, которые применяются в онкологии, воспалениях и других заболеваниях. – Для поиска генов, способных омолаживать клетки без превращения их в опухолевые или плюрипотентные. Здесь команда (Shift Bioscience) использовала виртуальные клетки — модели, обученные на миллионах профилей экспрессии генов на уровне одной клетки — и с их помощью провела сотни тысяч симулированных экспериментов. В результате ИИ нашёл отдельные гены, способные снижать эпигенетический возраст клеток. Один из генов был проверен в лаборатории и действительно омолодил клетки без образования стволовых колоний. (Да какая же круть! Примечание редакции) – Для ускорение процесса одобрения лекарств в FDA. Как со стороны подготовки подаваемых документов, так и со стороны обработки полученных службой заявок. – Для инженерии тканей, способных восстановить функции организма, вплоть до полной замены органа. Отдельно обсуждалась угроза AGI. Примерно треть аудитории считает, что AGI представляет собой экзистенциальный риск для человечества. И примерно та же треть считает что AGI опасен для их личного здоровья. Выступающий прогнозирует, что уже к 2027 году мы можем столкнуться с негативными последствиями развития AGI. По результатам голосования в первый день победил проект по созданию новой системы научной репутации, в которой AI-агенты оценивают научные статьи по степени их полезности для генерации новых гипотез и исследований. Вместо традиционного индекса цитируемости предлагается метрика, отражающая, насколько часто статьи используются AI-моделями. Во второй день в финал прошел проект по созданию карты путей клеточной дифференцировки, для управления преобразованием одной клетки в другую. AI-модели используются для интерполяции между разными типами клеток на основе данных РНК-экспрессии, предсказывая регуляторные элементы, которые активируются только в нужном клеточном контексте. Что позволяет в эксперименте тестировать множество молекулярных вмешательств и визуализировать путь изменения клеточного состояния, приближая возможность полного управления регенерацией тканей. Второй проект в итоге стал победителем всего воркшопа и получил 10.000$ —————————————- Короче класс. Пошлю запрос во вселенную, чтобы мы в зуме провели такой же воркшоп с призом. Пусть Платовский разум пошлет сначала денег, а мы поможет ему вырваться из платовского пространства. Ой, чертовщина какая-то получается. Но, тем не менее…