Эволюция перебирала варианты жизни миллиарды лет, но исследователи решили больше не ждать природы. Новый проект AI BioDesign должен научить искусственный интеллект придумывать белки, гены и биологические системы, которых никогда не существовало в природе, а затем проверять предложенные конструкции в лаборатории.
Allen Institute, Университет Вашингтона и Fred Hutch Cancer Center запустили совместную программу третьего сентября. Исследователи исходят из простой идеи: природная эволюция исследовала лишь небольшую часть возможных комбинаций ДНК. Число потенциальных последовательностей настолько велико, что большая часть биологического пространства могла никогда не попасть под действие естественного отбора.
Вместо поиска уже существующих молекул AI BioDesign попытается исследовать неизведанные варианты с помощью генеративных моделей и массовых экспериментов. ИИ будет предлагать новые биологические конструкции, лаборатории будут создавать и испытывать выбранные варианты, а результаты снова отправятся моделям для следующего цикла. Такой подход должен постепенно заменить значительную часть метода проб и ошибок более предсказуемым биологическим проектированием.
Ключевая идея проекта заключается не просто в применении ИИ к накопленным геномным данным. Команда планирует специально создавать новые последовательности и биологические изменения, получать экспериментальные результаты и использовать полученные сведения как обучающие данные. Модель тем самым сможет изучать не только известную природу, но и результаты экспериментов с формами биологии, предложенными самой системой.
Разработчики называют конечной целью поиск правил, по которым живые системы строят работающие молекулы и клетки. Понимание подобных закономерностей может открыть путь к новым лекарствам против рака и нейродегенеративных заболеваний, ферментам для разложения пластика и биологическим вычислительным системам с существенно меньшим энергопотреблением по сравнению с современными кремниевыми чипами.
Среди более конкретных направлений исследователи называют проектирование клеток, способных находить и уничтожать рак. Однако AI BioDesign пока представляет собой исследовательскую программу, а не готовую технологию лечения. Команде предстоит доказать работоспособность предложенных ИИ конструкций в реальных экспериментах.
Для работы исследователи собираются использовать несколько специализированных моделей вместо единственной универсальной системы. Массовые параллельные эксперименты позволят одновременно проверять множество биологических вариантов, после чего измерения станут новым материалом для обучения. Модели, наборы данных, методы анализа, реагенты и тесты команда планирует публиковать открыто для других научных групп.
Проект получил $95 млн от Fund for Science and Technology. Финансирование объединит инфраструктуру Allen Institute, исследования в области синтетической биологии и геномики Университета Вашингтона и экспертизу Fred Hutch Cancer Center в клеточной биологии, геномике и разработке методов лечения.
Главное отличие AI BioDesign от привычного применения ИИ в биологии заключается в направлении поиска. Большинство существующих систем учится на молекулах и геномах, появившихся в ходе эволюции. Новый проект намерен использовать известную биологию как отправную точку, после чего алгоритмы начнут предлагать жизнеспособные конструкции за пределами природного набора. Успех программы превратит ИИ из инструмента анализа жизни в инструмент проектирования биологии, которой эволюция не успела создать.