«ЖИ биотехникада қолдану басқа салаларға қарағанда көбірек сараптаманы қажет етеді»
Борис Янгель, CHARM Therapeutics компаниясының машиналық оқыту бойынша аға инженері-биофармада жасанды интеллектіні қолдану туралы
Борис, фармацевтикада қандай жасанды интеллект технологиялары қолданылады?
АИ технологияларын биотехникада қолдануды екі үлкен топқа бөлуге болады:
- Химиялық және биологиялық эксперименттердің нәтижелерін болжау.
- Комбинаторлық іздеу және дизайн мәселелерін шешу.
Бірінші топқа химиялық-биологиялық объектінің қандай да бір қасиетін орнату қажеттілігі туындаған жағдайлар жатады. Мысалы, белгілі бір аминқышқылдарының тізбегінен тұратын ақуыздың қандай құрылымға оралатынын түсіну, организмдегі молекуланың уыттылық дәрежесін анықтау немесе кейбір молекула жақын жерде болса, белгілі бір ақуызбен берік байланыс орната алатынын түсіну.
Басқа топ - іздеу немесе дизайн тапсырмалары деп аталады. Бұған кері мәселені шешу қажет болған жағдайлар жатады: алдын-ала белгілі биологиялық объектінің қандай-да бір қасиетін анықтамау, бірақ осындай қасиетке ие объектіні табу. Мысалы, берілген ақуызбен берік байланыс орнатып, оны тежейтін молекула немесе ақуыз.
Негізінен биофармада нейрондық желілер қолданылады, өйткені химиялық және биологиялық объектілерді абстрактілі сандар тізбегіне дейін төмендетуге болмайды, олар бай құрылымға ие. Нейрондық желілер осыған байланысты шектеулерді кодтауға мүмкіндік береді, бұл болжау сапасын түбегейлі жақсартады.
CHARM Therapeutics-те ЖИ технологиясы сіздің міндеттеріңізді шешуге қалай көмектеседі? Сіздің міндеттеріңіздің аясына не кіреді?
Мен жұмыс істейтін компания белгілі бір ақуызды реттеу арқылы денеге әсер ете алатын химиялық қосылыстарға маманданған. Мұндай дәрі жасау үшін:
- Қажетті ақуызбен байланыс орнатуға қабілетті үміткер молекулаларды табу.
- Қажетті қасиеттерге қол жеткізу немесе күшейту үшін осы молекулаларды оңтайландырыңыз.
Барлық осы процестерді AI модельдерін қолдану арқылы жеделдетуге және арзандатуға болады. Менің AI маманы ретіндегі рөлім - пән мамандарымен бірге осындай модельдерді әзірлеу, олардың сапасын жақсарту, сондай-ақ модельдік болжамдардың эксперименттік болжамдарға қаншалықты сәйкес келмейтінін тексеру, осылайша біз модельдерге қандай жағдайларда сену керектігін және эксперименттік әдістерге қашан жүгінген дұрыс екенін түсінеміз.
Сіз қандай биофарм- компанияларды AI технологияларын қолдануда көшбасшы деп атайсыз және оның себебі не?
Бизнестің ішінде болмай, оның қызметі жасанды интеллект технологияларын қолдану арқылы қаншалықты сәтті болғанын анықтау өте қиын, әсіресе компаниялар мұндай ақпаратпен бөліспейді.
Мен Google және DeepMind таланттарына, технологияларына және есептеу ресурстарына қол жеткізе алатын Alphabet-тің еншілес компаниясы Isomorphic Labs-қа назар аударуды ұсынамын. Егер кезекті революция содан келсе, мен таң қалмас едім.
Сіз бұрын өзін-өзі басқаратын көліктер мен дауыстық көмекшіні оқытумен айналысқансыз. Әр түрлі салаларда АИ енгізу тәсілдерінің түбегейлі айырмашылығы неде?
AI технологияларын әр түрлі салаларда қолдану өте ұқсас: сізде деректер бар, модельдер бар, модельдерді осы мәліметтерге үйретесіз, содан кейін алынған нәтижелерді жұмыста қолданасыз.
Биотехниканың ерекшеліктерінің бірі – оларды алудың жоғары құны мен күрделілігіне байланысты салыстырмалы түрде шағын мәліметтер базасы. PDB ақуыз құрылымдарының жалпыға қол жетімді базасында тек екі жүз мыңға жуық жазба бар, бұл машиналық оқыту стандарттары бойынша өте аз. Мәселелерді шешу үшін сіз өте креативті әдістерді қолдануыңыз керек, және оларды қолдануда тиісті сараптама көп емес.
Сондай-ақ, биотех «шу» және деректердегі жүйелік ауысулармен тиімсіз ерекшеленеді. Егер олардың массивтері әртүрлі зертханаларда алынған болса, бұл мәліметтер арасында қолданылатын эксперименттік жабдықтар мен нәтижелерді түсіндіру тәсіліне байланысты айырмашылықтар болуы мүмкін.
Биотехникада AI қолдану мен жұмыс істеген басқа салаларға қарағанда көбірек сараптаманы қажет етеді.