マイクロソフトの研究者は、機械知能を分子生物学に適用しています

Microsoft Researchは、新しい革新的な方法で機械知能を適用する方法を探して、多くの分野を掘り下げています。画像の識別、 言語の学習と翻訳 、将来を予測する-マシンがさまざまな形式のデータを分析および解釈する機能を適用することになると、すべてが公正なゲームです。今日、 マイクロソフトは別のアプリケーションについて知らせてくれます 、今回は分子生物学の分野で。

現在、生物学の研究者は私たちに遺伝子編集ツールを呼び出しています CRISPR さまざまな生物学的目的を達成するために遺伝子を遮断する方法に関する研究を実施する。遺伝子の編集が生物にどのように影響するかを予測することは、病気を理解し、潜在的な治療法を探すための鍵であり、プロセスの複雑さは膨大な計算負荷をもたらします。

マイクロソフトの研究者は、MITおよびハーバードのブロードインスティテュートと協力して、新しいシステムをミックスに追加するために取り組んでいます。タイトル 方位角 、新しい機械学習ツールはトレーニングデータを調べ、まだ評価されていないデータの予測を行うことを学習します。

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他のコンピューター科学者は、CRISPRに機械学習を適用しようとしました。 Fusi氏によると、このプロジェクトでは以前の取り組みよりも高度な機械学習モデルが使用されており、以前のモデルで機能したものと機能しなかったものも考慮されています。

私たちの目標は、一部の機能が重要である理由を理解するだけでなく、以前に行われた他のすべての作業を包括的に評価することでもありました（Microsoft Researcher ニコロ・フシ ） 言った。

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CRISPR、またはクラスター化された規則的に間隔を空けた短いパリンドロームリピートは、基本的に生細胞内のDNAを正確に編集することを意味し、たとえばマラリアの根絶を可能にするブレークスルーをもたらす可能性のある遺伝子内の数千の場所を特定してターゲットにすることを含みます。 Azimuthはプロセスを合理化し、研究者がCRISPRをより効率的かつ効果的に利用できるようにします。

マサチューセッツ州ケンブリッジにあるマイクロソフトリサーチの研究室で働くリストガーテンとフシは、科学者は自分たちのモデルを使って、遺伝子をシャットダウンするための最善のアプローチを見つけることができると述べた。

研究者たちは予測分析プロジェクトとの共同作業を続けており、CRISPRを使用して1つの遺伝子を編集すると、ゲノムの他の場所で意図しない結果が生じる時期と場所を研究者が簡単に把握できるようになります。研究者はこれをオフターゲット効果と呼んでおり、ヒトの病気の治療などにCRISPRを使用する際の最大のハードルの1つです。

明らかに、これは何年も報われないかもしれない種類の研究です。同時に、医学の継続的な進歩に不可欠な研究であり、マイクロソフトが彼らの機械知能チョップを研究室に持ち込むのを見てうれしく思います。目の不自由な人を治したり、空腹の人々を養うのに役立つ弾力性のある作物を作ったりするなどの特技は、努力する価値があります。