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活細胞內蛋白質冷凝物的熒光顯微鏡圖像。圖片來源：Weitz lab, Harvard University
近日，科學家發現，Netflix、亞馬遜和Facebook使用的強大算法可以“預測”癌癥和阿爾茨海默氏癥等神經退行性疾病的生物學語言。
研究人員將數十年研究產生的大數據輸入到一個計算機語言模型中，以檢驗人工智能能否比人類做出更先進的發現。英國劍橋大學圣約翰學院的學者發現，機器學習技術可以解讀癌癥、阿爾茨海默氏癥和其他神經退行性疾病的“生物語言”。
相關論文近日發表于美國《國家科學院院刊》，未來可能用于“糾正導致疾病的細胞內的語法錯誤”。
該論文第一作者Tuomas Knowles表示：“將機器學習技術引入神經退行性疾病和癌癥的研究絕對是一個游戲規則改變者。最終，我們的目標將是使用人工智能開發靶向藥物，顯著緩解癥狀或預防阿爾茨海默氏癥的發生?！?/p>
Netflix能推薦一部連續劇、Facebook推薦某人做朋友，這些平臺都使用強大的機器學習算法，對人們接下來會做什么進行猜測。Alexa和Siri等語音助手甚至可以識別單個的人，并與你“交談”。
研究人員使用類似的機器學習技術訓練了一個大規模的語言模型，以觀察當體內的蛋白質出現問題導致疾病時會發生什么?！叭梭w是成千上萬種蛋白質的家園，而科學家們還不知道其中許多蛋白質的功能。我們要求一個基于神經網絡的語言模型來學習蛋白質的語言?！闭撐墓餐谝蛔髡逰adi Liis Saar說。
研究人員特別要求該程序學習生物分子冷凝物（細胞中發現的蛋白質液滴）的語言，以破解導致癌癥和阿爾茨海默氏癥等神經退行性疾病的生物功能和故障語言。他們向算法提供已知蛋白質的所有數據，這樣它就可以學習和預測蛋白質的語言。
研究人員表示，機器學習的進一步應用可能會改變未來癌癥和神經退行性疾病的研究?？茖W家的發現可能會超出目前已知和推測疾病的范圍，甚至可能超出人類大腦在沒有機器學習的幫助下能夠理解的范圍。
相關論文信息：http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2019053118
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