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活細胞內(nei) 蛋白質冷凝物的熒光顯微鏡圖像。圖片來源：Weitz lab, Harvard University
近日，科學家發現，Netflix、亞(ya) 馬遜和Facebook使用的強大算法可以“預測”癌症和阿爾茨海默氏症等神經退行性疾病的生物學語言。
研究人員將數十年研究產(chan) 生的大數據輸入到一個(ge) 計算機語言模型中，以檢驗人工智能能否比人類做出更先進的發現。英國劍橋大學聖約翰學院的學者發現，機器學習(xi) 技術可以解讀癌症、阿爾茨海默氏症和其他神經退行性疾病的“生物語言”。
相關(guan) 論文近日發表於(yu) 美國《國家科學院院刊》，未來可能用於(yu) “糾正導致疾病的細胞內(nei) 的語法錯誤”。
該論文第一作者Tuomas Knowles表示：“將機器學習(xi) 技術引入神經退行性疾病和癌症的研究絕對是一個(ge) 遊戲規則改變者。最終，我們(men) 的目標將是使用人工智能開發靶向藥物，顯著緩解症狀或預防阿爾茨海默氏症的發生。”
Netflix能推薦一部連續劇、Facebook推薦某人做朋友，這些平台都使用強大的機器學習(xi) 算法，對人們(men) 接下來會(hui) 做什麽(me) 進行猜測。Alexa和Siri等語音助手甚至可以識別單個(ge) 的人，並與(yu) 你“交談”。
研究人員使用類似的機器學習(xi) 技術訓練了一個(ge) 大規模的語言模型，以觀察當體(ti) 內(nei) 的蛋白質出現問題導致疾病時會(hui) 發生什麽(me) 。“人體(ti) 是成千上萬(wan) 種蛋白質的家園，而科學家們(men) 還不知道其中許多蛋白質的功能。我們(men) 要求一個(ge) 基於(yu) 神經網絡的語言模型來學習(xi) 蛋白質的語言。”論文共同第一作者Kadi Liis Saar說。
研究人員特別要求該程序學習(xi) 生物分子冷凝物（細胞中發現的蛋白質液滴）的語言，以破解導致癌症和阿爾茨海默氏症等神經退行性疾病的生物功能和故障語言。他們(men) 向算法提供已知蛋白質的所有數據，這樣它就可以學習(xi) 和預測蛋白質的語言。
研究人員表示，機器學習(xi) 的進一步應用可能會(hui) 改變未來癌症和神經退行性疾病的研究。科學家的發現可能會(hui) 超出目前已知和推測疾病的範圍，甚至可能超出人類大腦在沒有機器學習(xi) 的幫助下能夠理解的範圍。
相關(guan) 論文信息：https://dx.doi.org/10.1073/pnas.2019053118
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