Künstliche Intelligenz von Google hat die Struktur des Coronavirus untersucht

Künstliche Intelligenz von Google hat die Struktur des Coronavirus untersucht
Künstliche Intelligenz von Google hat die Struktur des Coronavirus untersucht
Anonim

DeepMind, die Abteilung für künstliche Intelligenz (KI) von Google, hat sich der globalen Forschungsgemeinschaft angeschlossen, die das neuartige Coronavirus COVID-19 untersucht.

DeepMind ist vor allem für seine KI bekannt, die die weltbesten Go- und StarCraft II-Spieler mit Leichtigkeit besiegt hat. Das Forschungslabor nutzt sein System derzeit, um Forscher im Kampf gegen die Epidemie zu unterstützen.

Um ein Virus zu untersuchen und einen Impfstoff zu entwickeln, müssen Wissenschaftler zunächst verstehen, wie es funktioniert, nämlich die Struktur viraler Proteine. Dies ist ein langwieriger Prozess, der Monate dauert und möglicherweise nicht immer zu Ergebnissen führt. Wissenschaftler haben sich mithilfe eines Deep-Learning-Systems namens AlphaFold Computervorhersagen zugewandt.

In Laboren auf der ganzen Welt wird am Coronavirus gearbeitet. DeepMind hofft, diese Studien zu unterstützen, indem es „strukturelle Vorhersagen für mehrere wenig bekannte Proteine veröffentlicht, die mit SARS-CoV-2 in Verbindung stehen, dem Virus, das COVID-19 verursacht“. Das System verwendet ein maschinelles Lernverfahren ohne Umgebungsmodellierung, mit dem es möglich ist, Proteinstrukturen in Abwesenheit ähnlicher Proteinstrukturen vorherzusagen.

DeepMind hofft, Wissenschaftlern die Monate zu ersparen, die es normalerweise braucht, um die Proteinstruktur des Virus zu bestimmen. "Die Kenntnis der Struktur eines Proteins stellt eine wichtige Quelle für das Verständnis seiner Funktionsweise dar, aber Experimente zur Bestimmung der Struktur können Monate oder länger dauern", heißt es im offiziellen Blog des Unternehmens.

Angesichts des „potenziellen Schweregrades und Zeitrahmens“sagte DeepMind, dass es den experimentellen Validierungsprozess überspringen oder vor der Veröffentlichung auf die Begutachtung durch die akademische Gemeinschaft warten wird. Dies steht im Einklang mit anderen wissenschaftlichen Forschungen zu diesem Thema, die sowohl in begutachteten Zeitschriften als auch in nicht begutachteten Preprints erscheinen, da der Prozess Monate dauern kann.

„Wir betonen, dass diese strukturellen Vorhersagen nicht experimentell getestet wurden, hoffen jedoch, dass sie der wissenschaftlichen Gemeinschaft einen Beitrag zur Funktionsweise des Virus leisten und als Plattform für die Erstellung von Hypothesen für zukünftige experimentelle Arbeiten zur Entwicklung von Therapeutika dienen können“, sagte in ein Blogbeitrag.

Das Team stellt fest, dass die bereitgestellten Daten „nicht der Hauptfokus der aktuellen therapeutischen Aktivität sind“, aber zu einem allgemeinen Verständnis beitragen können. „Es ist wichtig anzumerken, dass sich unser Strukturvorhersagesystem noch in der Entwicklung befindet und wir uns der Genauigkeit der von uns bereitgestellten Strukturen nicht sicher sein können, obwohl wir zuversichtlich sind, dass das System genauer ist als unser vorheriges CASP13-System Die experimentell bestimmte SARS-CoV-2-Struktur, die in der Proteindatenbank gespeichert ist, gibt uns die Zuversicht, dass unsere Modellvorhersagen für andere Proteine nützlich sein können “, sagten die Forscher.

Eine offene Lizenz ermöglicht es jedem Forscher, die Ergebnisse der DeepMind-Forschung zu entwickeln, anzupassen oder zu teilen. Google hat 2014 das in London ansässige Forschungsunternehmen DeepMind für 400 Millionen Pfund erworben. Das Unternehmen hat KI bereits für die Gesundheitsforschung eingesetzt, indem es Modelle zur Identifizierung von Augenkrankheiten und zur Erkennung von Halskrebs entwickelt hat.

Alibaba betreibt auch Coronavirus-Forschung. Forscher eines chinesischen Unternehmens kündigten beispielsweise die Entwicklung eines Algorithmus für maschinelles Lernen an, der eine durch das neue Coronavirus COVID-19 verursachte Lungenentzündung mit einer Genauigkeit von 96% erkennen und von Entzündungen anderer Art unterscheiden kann. Laut dem Nikkei Asian Review erfordert die Analyse einen CT-Scan des Brustkorbs des Patienten. Nach 20 Sekunden Analyse des Bildes gibt das System eine Antwort – der Arzt bräuchte zahlreiche Bilder und mindestens 15 Minuten Zeit.

Der Algorithmus wurde an 5.000 Bildern der Lunge von Patienten mit bestätigter Coronavirus-Infektion trainiert und wird bereits in mindestens 100 Krankenhäusern in ganz China eingesetzt.

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