Биоинформатика — это область, сочетающая использование информатики, математики и техники для анализа и интерпретации биологических данных, таких как последовательности ДНК и белков, а также генетической информации. А биоинформатик — это ученый, который понимает основную механику биоинформатики или, что более реалистично, один из аспектов биоинформатики (геномика, прогнозирование структуры белков, филогенетические модели и т. д.). .Искусственный интеллект (ИИ) приобретает все большее значение в биоинформатике, поскольку объем генерируемых биологических данных продолжает расти с экспоненциальной скоростью.

«Биоинформатика становится незаменимым инструментом в стремлении понять сложность биологических систем и использовать это понимание для улучшения здоровья человека и окружающей среды».

— Д-р Вестейнн Торссон, главный научный сотрудник Genentech Research and Early Development.

Все мы знаем, как пандемия COVID-19 повлияла на весь мир, и все только что осознали ценность жизни. Но понимаете ли вы, что для того, чтобы помочь врачам, медсестрам и другим добровольцам-медикам по всему миру помочь людям выжить, искусственный интеллект и биоинформатика сыграли жизненно важную и очень незаменимую роль?

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в биоинформатике позволило биоинформатикам понять пандемию COVID-19 и бороться с ней. Огромное количество данных, созданных пандемией, включая генетические последовательности, результаты клинических испытаний и результаты лечения пациентов. , потребовало использования передовых вычислительных методов, чтобы понять все это.

Одним из ключевых способов использования ИИ в биоинформатике учеными для противодействия COVID-19 была быстрая идентификация и характеристика вируса. Как только генетическая последовательность вируса стала доступна , биоинформатики использовали алгоритмы искусственного интеллекта для анализа данных и лучшего понимания характеристик вируса. Это включало идентификацию ключевых областей вируса, таких как spike protein, на которые нацелена иммунная система и которые важны для разработки вакцин и терапевтических средств.

Использование ИИ в биоинформатике помогло ученым прогнозировать потенциальную эффективность и безопасность потенциальных методов лечения COVID-19. Алгоритмы машинного обучения были обучены на данных клинических испытаний и других источников, чтобы предсказывать, какие лекарства наиболее может быть эффективным против вируса и может быть связан с опасными побочными эффектами. Это помогло расставить приоритеты для наиболее перспективных вариантов лечения, что позволило более эффективно использовать ресурсы и ускорить разработку новых методов лечения.

«Искусственный интеллект может быстро выявлять новые кандидаты в лекарства, перепрофилировать существующие лекарства и оптимизировать их эффективность в борьбе с COVID-19».

— Д-р Даррин Дж. Дисли, генеральный директор Horizon Discovery.

Биоинформатика использует ИИ для прогнозирования структуры и функций белков . Белки являются строительными блоками жизни и участвуют почти во всех биологических процессах. Однако определение структуры и функции белка по его аминокислотной последовательности является трудной и трудоемкой задачей. В предыдущие годы были разработаны различные методы глубокого обучения для прогнозирования трехмерной структуры белков по их аминокислотным последовательностям, что может помочь в понимании их функции и потенциала в качестве мишеней для лекарств. Во время пандемии COVID-19 эти методы помогли понять структуру и места связывания белков, в частности спайкового белка, который помог в разработке вакцин. Также была предсказана трехмерная структура шиповидного белка, что также позволило исследователям лучше понять, как вирус связывается с клетками человека и как разрабатывать эффективные вакцины.

Одно очень интересное использование ИИ в сочетании с биоинформатикой было, когда он использовался для анализа огромных объемов данных, полученных путем отслеживания контактов, прогнозирования распространения болезни и помощи в контроле распространения вируса путем выявления потенциальных горячие точки. Ряд стран использовали системы на основе ИИ для анализа данных из различных источников, включая социальные сети, данные GPS и медицинские записи, для выявления лиц, которые могли подвергнуться воздействию вируса, и для прогнозирования вероятного распространения болезни.

Искусственный интеллект помогает биоинформатикам продвигать исследования в области компьютерного дизайна лекарств, целью которых является использование вычислительных методов для разработки новых лекарств или прогнозирования свойств существующих лекарств. Идея состоит в том, чтобы использовать ИИ для анализа огромных объемов данных, таких как protein-ligand данные о связывании и химические структуры, чтобы идентифицировать потенциальные новые мишени для лекарств и предсказывать взаимодействия между лекарствами и биологическими молекулами. Биоинформатики используют ИИ для анализа высокопроизводительных геномных данных. Достижения в области технологии секвенирования ДНК позволили быстро и дешево генерировать огромные объемы геномных данных, которые можно использовать для лучшего понимания генетической основы. болезни, определить новые мишени для лекарств и многое другое. ИИ используется для анализа этих данных, чтобы выявлять закономерности и делать прогнозы о биологических системах.

Важно отметить, что в этой области все еще продолжается так много достижений и новых открытий, где ИИ используется с биоинформатикой для противодействия распространению болезней и помощи человечеству в выживании.

Также важно отметить, что ожидается, что многие из достижений в области использования ИИ в биоинформатике во время пандемии COVID-19 окажут более широкое влияние на область биоинформатики в целом. Быстрое развитие новых алгоритмов искусственного интеллекта и повышение доступности больших наборов данных могут революционизировать то, как мы понимаем биологические системы и взаимодействуем с ними.

«Искусственный интеллект может ускорить открытие лекарств и определить новые методы лечения, анализируя огромные объемы данных и делая прогнозы о биологических системах».

— Эндрю Филлипс, вице-президент по исследованиям и разработкам, AstraZeneca

Одной из самых интересных областей текущих исследований является использование ИИ для прогнозирования эволюции вируса и выявления потенциальных будущих штаммов. Анализируя генетические данные, алгоритмы ИИ могут предсказать, какие мутации чаще всего встречаются в вирусе и могут быть связаны с повышенной вирулентностью или лекарственной устойчивостью. Эта информация может быть использована для разработки вакцин и терапевтических средств, эффективных против более широкого спектра штаммов вируса.

Еще одной областью текущих исследований является использование ИИ для прогнозирования того, какие люди подвергаются наибольшему риску тяжелого заболевания не только новыми вариантами вируса COVID, но и древними вирусами, которые возрождаются из своего замороженного состояния в Ледники из-за глобального потепления. Анализируя данные из электронных медицинских карт и других источников, алгоритмы ИИ могут выявлять пациентов, которые с наибольшей вероятностью будут испытывать серьезные симптомы при воздействии таких вирусов, и это может помочь медицинским работникам расставить приоритеты в их лечении. Это может помочь улучшить исходы у наиболее тяжелобольных пациентов и снизить общую смертность.

Таким образом, интеграция биоинформатики и ИИ меняет наше понимание и взаимодействие с биологическими системами. Способность анализировать и интерпретировать огромное количество биологических данных позволяет по-новому взглянуть на генетические основы болезней и определить новые мишени для лекарств. Использование ИИ в биоинформатике помогает ускорить темпы исследований и улучшить здоровье людей и выживание человеческой цивилизации в целом.