最新の人間対。 マシンマッチ、人工知能は髪の毛で勝つ – ユーラシアレビュー

Vikas Nanda は、すべての生物に存在する非常に複雑な物質であるタンパク質の複雑さを 20 年以上にわたって研究してきました。 ラトガースの科学者は長い間、タンパク質を構成するアミノ酸のユニークなパターンが、ヘモグロビンからコラーゲンに至るかどうかを決定する方法と、特定のタンパク質のみが凝集してさらに複雑な物質を形成する自己組織化の神秘的なステップについて考えてきました。 .

そのため、科学者が人間 (タンパク質の設計と自己組織化を深く直感的に理解している人間) と人工知能コンピューター プログラムの予測能力を比較する実験を行いたいと考えたとき、先進バイオテクノロジー センターの研究者である Nanda は、ラトガース大学の医学 (CABM) は、リストのトップにあったものの 1 つです。

現在、どのタンパク質配列が最もうまく結合するかを予測する上で、誰が、または何が、より良い仕事をすることができるかを確認するための結果が出ています. Nanda は、イリノイ州の Argonne National Laboratory の研究者や全国の同僚とともに、次のように報告しています。 自然化学 戦いは近づいていたが決定的だったこと。 ナンダと数人の同僚を人工知能 (AI) プログラムと対戦させた競争は、コンピューター プログラムがわずかながら勝った。

科学者は、タンパク質の自己組織化に深く関心を持っています。それをよりよく理解することで、創傷用の人工人体組織や新しい化学製品の触媒など、医療および産業用の多くの革新的な製品を設計するのに役立つと信じているからです。

ラトガース ロバート ウッド大学生化学・分子生物学科のナンダ教授は、次のように述べています。ジョンソン医科大学。

タンパク質は、多数のアミノ酸が端から端までつながってできています。 鎖は折りたたまれて、複雑な形状の三次元分子を形成します。 各タンパク質の正確な形状とそれに含まれるアミノ酸が、その機能を決定します。 ナンダのような一部の研究者は、新しいタンパク質を生成する配列を作成する「タンパク質設計」に取り組んでいます。 最近、ナンダと研究者チームは、危険な神経剤である VX を迅速に検出する合成タンパク質を設計し、新しいバイオセンサーと治療への道を開く可能性があります。

理由はほとんどわかっていませんが、タンパク質は他のタンパク質と自己集合して、生物学において重要な上部構造を形成します。 タンパク質は、キャプシドとして知られるウイルスの保護外殻に自己集合する場合など、設計に従っているように見えることがあります。 他のケースでは、何かがうまくいかないときに自己集合し、アルツハイマー病や鎌状赤血球などのさまざまな病気に関連する致命的な生物学的構造を形成します.

「タンパク質の自己組織化を理解することは、医学や産業を含む多くの分野で進歩を遂げるための基本です」と Nanda 氏は述べています。

実験では、ナンダと他の 5 人の同僚がタンパク質のリストを与えられ、どのタンパク質が自己集合する可能性が高いかを予測するよう求められました。 彼らの予測は、コンピュータプログラムによって行われた予測と比較されました。

人間の専門家は、電荷のパターンや水への嫌悪度など、実験でのタンパク質の挙動の観察に基づいた経験則を採用し、自己集合すると予測された 11 のタンパク質を選択しました。 高度な機械学習システムに基づくコンピュータ プログラムは、9 つ​​のタンパク質を選択しました。

人間は、選択した 11 種類のタンパク質のうち 6 種類で正解でした。 コンピューター プログラムはより高いパーセンテージを獲得し、9 つのタンパク質のうち 6 つが自己組織化できると推奨されました。

実験は、人間の専門家が他のアミノ酸よりもいくつかのアミノ酸を「好み」、時には間違った選択につながることを示しました. また、コンピューター プログラムは、自己組織化のための明白な選択にはならなかった性質を持ついくつかのタンパク質を正しく指摘し、さらなる調査への扉を開きました。

この経験により、かつてはタンパク質アセンブリの調査のための機械学習に懐疑的だった Nanda は、この技術に対してよりオープンになりました。

「私たちは、自己組織化につながる相互作用の化学的性質を根本的に理解するために取り組んでいるため、これらのプログラムを使用すると重要な洞察が妨げられるのではないかと心配しました」と Nanda 氏は述べています。 「しかし、私が本当に理解し始めているのは、機械学習は他のツールと同様に単なるツールに過ぎないということです。」

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