AI先驅(qū)Daphne Koller在一次由斯坦福大學(xué)人類中心人工智能研究所主持的全天工作坊上發(fā)表講話,她認為生成式AI將成為癌癥研究的重要工具。Koller是生命科學(xué)人工智能公司Insitro的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官,她表示,AI正在與生物學(xué)融合,這一結(jié)果被稱為數(shù)字生物學(xué),將在人類健康領(lǐng)域產(chǎn)生巨大影響。
在她的演講中,Koller介紹了一種利用生成式AI來分析癌癥組織圖像的兩步過程。首先,Insitro的機器學(xué)習(xí)AI技術(shù)能夠分析來自活檢的癌癥組織的組織學(xué)圖像。Koller指出,通常情況下,人類病理學(xué)家會將這些數(shù)十億像素的圖像簡化為三個數(shù)字,但實際上這些圖像中包含了更多未被利用的信息。通過使用機器學(xué)習(xí),計算機可以真正學(xué)習(xí)組織學(xué)的語言,從而使機器能夠以90%至95%的準(zhǔn)確率預(yù)測患有癌癥的患者的遺傳變化。
然而,為了找到藥物靶點,需要更多的組織樣本,而實際上收集到的樣本往往很有限,只有幾十個。為了解決這個問題,Insitro團隊使用生成AI來創(chuàng)建組織圖像的“深度偽造”。
Koller解釋說,他們生成的不是電影明星的圖像,而是病理學(xué)幻燈片的圖像。通過將組織樣本從數(shù)百個增加到數(shù)千個,研究人員可以使用斯坦福大學(xué)開發(fā)的特殊工具進行分析,這個工具稱為“ATAC-seq”測定。團隊成功從400個癌癥組織圖像樣本擴展到了近10萬個。這一規(guī)模開始使得可以提出在樣本較少的情況下無法回答的問題。
生成AI被用于創(chuàng)建組織圖像的“深度偽造”,從而擴大了可以使用基因測定進行挖掘的樣本規(guī)模。通過分析數(shù)千個深度偽造的三陰性乳腺癌圖像,技術(shù)揭示了以前未知的可能成為藥物靶點的遺傳變化。Koller表示,一些這些靶點在三陰性乳腺癌中是新穎的,但它們已被涉及到其他癌癥中。這給人們信心,這些變化在癌癥中發(fā)揮了因果作用,可能成為有趣的新藥物靶點。
Koller將生成AI在生物學(xué)中的應(yīng)用描述為處理人類大腦永遠無法理解的復(fù)雜程度。為了解決這個領(lǐng)域的問題,我們需要首先以前所未有的保真度和規(guī)模收集大量數(shù)據(jù),不同生物層次的數(shù)據(jù),然后讓機器做它們比人類做得更好的事情,即理解這些數(shù)據(jù)中的微妙模式,幫助我們重新定義人類疾病的多樣性和復(fù)雜性,并找出可能在臨床上起作用的干預(yù)點。
Koller認為,數(shù)字生物學(xué)將在人類健康以及環(huán)境、能源、生物材料和可持續(xù)農(nóng)業(yè)等多個領(lǐng)域產(chǎn)生巨大影響,這也是為什么她認為這是一個非常令人興奮的領(lǐng)域。
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