Caroline Uhler, profesor in\u017cynierii im. Andrew (1956) i Erny Viterbi na MIT, wywo\u0142uje fal\u0119 przemian w biologii dzi\u0119ki genialnemu po\u0142\u0105czeniu uczenia maszynowego z badaniami biomedycznymi. Jej pasj\u0105 jest odkrywanie zwi\u0105zk\u00f3w przyczynowych w systemach biologicznych \u2013 bada wszystko, od skomplikowanych obwod\u00f3w genowych po interakcje mi\u0119dzy kom\u00f3rkami.<\/p>\n
Caroline twierdzi, \u017ce nadchodzi nowa era, w kt\u00f3rej biologia i medycyna wpisuj\u0105 si\u0119 w klimat \u201crewolucji danych\u201d. Wraz z nadej\u015bciem prze\u0142omowych osi\u0105gni\u0119\u0107 technologicznych nast\u0105pi\u0142a eksplozja danych biologicznych \u2013 od genomiki i obrazowania w wysokiej rozdzielczo\u015bci po transkryptomik\u0119 pojedynczych kom\u00f3rek. Te skarbnice obszernych zbior\u00f3w danych zach\u0119caj\u0105 naukowc\u00f3w do wyj\u015bcia poza ramy zwyk\u0142ej identyfikacji sk\u0142adnik\u00f3w biologicznych. Obecnie d\u0105\u017c\u0105 oni do zrozumienia dynamicznych program\u00f3w kieruj\u0105cych przebiegiem \u017cycia.<\/p>\n
W miar\u0119 jak nasz \u015bwiat coraz szerzej wykorzystuje uczenie maszynowe (ML), jego wp\u0142yw staje si\u0119 wyra\u017anie widoczny w dziedzinie biologii. Modele takie jak GPT-3 i CLIP dowodz\u0105, \u017ce uczenie g\u0142\u0119bokie mo\u017ce dor\u00f3wna\u0107, a nawet przewy\u017cszy\u0107 ludzkie wyniki w okre\u015blonych zadaniach. Modele te dostarczaj\u0105 schematy architektoniczne, kt\u00f3re dobrze wpisuj\u0105 si\u0119 w struktur\u0119 danych biologicznych. Na przyk\u0142ad transformatory przetwarzaj\u0105 sekwencje genomowe w spos\u00f3b podobny do j\u0119zyka naturalnego, podczas gdy modele wizyjne analizuj\u0105 szczeg\u00f3\u0142owe obrazy medyczne.<\/p>\n
Warto zauwa\u017cy\u0107, \u017ce korzy\u015bci p\u0142yn\u0105ce z pojawienia si\u0119 uczenia maszynowego nie s\u0105 jednokierunkowe. Nie tylko biologia czerpie korzy\u015bci z uczenia maszynowego; w zamian to w\u0142a\u015bnie biologia inspiruje rozw\u00f3j tej dziedziny. Konieczno\u015b\u0107 zapewnienia interpretowalno\u015bci i zrozumienia zwi\u0105zk\u00f3w przyczynowych w biologii, a nie tylko wysokiej dok\u0142adno\u015bci prognozowania, stanowi p\u0142odne t\u0142o dla tworzenia kolejnej fali algorytm\u00f3w uczenia maszynowego.<\/p>\n
Pomimo imponuj\u0105cych post\u0119p\u00f3w narz\u0119dzia uczenia maszynowego wci\u0105\u017c borykaj\u0105 si\u0119 z wieloma zagadnieniami z dziedziny biologii. Jak podkre\u015bla Uhler, biologia skupia si\u0119 na zwi\u0105zkach przyczynowych, a konkretnie na zrozumieniu, w jaki spos\u00f3b interwencje przek\u0142adaj\u0105 si\u0119 na konkretne wyniki. Tradycyjne modele uczenia maszynowego \u015bwietnie radz\u0105 sobie z wykrywaniem wzorc\u00f3w w danych obserwacyjnych, ale maj\u0105 trudno\u015bci z uwzgl\u0119dnieniem zwi\u0105zk\u00f3w przyczynowych.<\/p>\n
W obliczu tych wyzwa\u0144 dziedzina ta nie pozostaje w stagnacji, lecz nieustannie si\u0119 rozwija. Dzi\u0119ki innowacyjnym technologiom, takim jak badania przesiewowe z wykorzystaniem CRISPR i profilowanie przestrzenne, powstaj\u0105 dane idealnie nadaj\u0105ce si\u0119 do wnioskowania przyczynowego. Rozwi\u0105zanie tych problem\u00f3w mo\u017ce potencjalnie zrewolucjonizowa\u0107 dziedzin\u0119 biologii i przesun\u0105\u0107 granice teorii uczenia maszynowego.<\/p>\n
Podczas gdy takie gwiazdy uczenia maszynowego jak ChatGPT zyska\u0142y s\u0142aw\u0119, w dziedzinie bior\u00f3\u017cnorodno\u015bci wyra\u017anie brakuje r\u00f3wnoleg\u0142ego modelu bazowego, kt\u00f3ry obejmowa\u0142by r\u00f3\u017cne skale i modele. Trwaj\u0105 jednak prace nad stworzeniem rozbudowanych system\u00f3w. Uhler zwraca uwag\u0119 na takie inicjatywy, jak cykliczne wyzwanie CASP dotycz\u0105ce przewidywania struktur bia\u0142kowych, kt\u00f3re ju\u017c przyspieszy\u0142o post\u0119py w niekt\u00f3rych dziedzinach.<\/p>\n
Centrum Schmidta wspiera t\u0119 inicjatyw\u0119 poprzez takie przedsi\u0119wzi\u0119cia jak konkurs \u201eCell Perturbation Prediction Challenge\u201d (CPPC). Jego celem jest ustanowienie standard\u00f3w por\u00f3wnawczych dla algorytm\u00f3w przewiduj\u0105cych skutki zaburze\u0144 genetycznych, przy czym d\u0105\u017cy si\u0119 do opracowania solidnych i wszechstronnych modeli do zastosowa\u0144 biomedycznych.<\/p>\n
Nie ograniczaj\u0105c si\u0119 do teorii i hipotez, Uhler wraz ze swoimi wsp\u00f3\u0142pracownikami stoi na czele prac nad opracowaniem prze\u0142omowych narz\u0119dzi, kt\u00f3re na nowo definiuj\u0105 zastosowanie uczenia maszynowego w biologii. Jednym z takich narz\u0119dzi jest PUPS \u2013 wszechstronny model przewiduj\u0105cy lokalizacj\u0119 bia\u0142ek w kom\u00f3rkach, dostarczaj\u0105cy niezwykle cennych informacji na temat mechanizm\u00f3w chor\u00f3b spowodowanych nieprawid\u0142ow\u0105 lokalizacj\u0105 bia\u0142ek.<\/p>\n
Kolejnym prze\u0142omowym osi\u0105gni\u0119ciem jest Image2Reg, stworzony we wsp\u00f3\u0142pracy z profesorem G.V. Shivashankarem. Ta wyj\u0105tkowa metoda wykorzystuje obrazy chromatyny do przewidywania skutk\u00f3w zaburze\u0144 genetycznych lub chemicznych. Dzi\u0119ki po\u0142\u0105czeniu konwolucyjnych sieci neuronowych z modelami opartymi na grafach Image2Reg pozwala dog\u0142\u0119bnie zrozumie\u0107, w jaki spos\u00f3b organizacja chromatyny wp\u0142ywa na regulacj\u0119 gen\u00f3w.<\/p>\n
Na koniec warto wspomnie\u0107 o kolejnym prze\u0142omowym osi\u0105gni\u0119ciu zespo\u0142u Uhlera \u2013 MORPH, unikalnym frameworku s\u0142u\u017c\u0105cym do przewidywania wynik\u00f3w interakcji gen\u00f3w. Jego wyj\u0105tkowa konstrukcja pozwala na stosowanie go w odniesieniu do r\u00f3\u017cnych typ\u00f3w danych, od transkryptomiki po obrazowanie, co czyni go przydatnym narz\u0119dziem do badania sieci regulacji gen\u00f3w.<\/p>\n
Uczenie maszynowe wywiera ogromny wp\u0142yw na takie dziedziny, jak diagnostyka chor\u00f3b i segregacja medyczna pacjent\u00f3w. W miar\u0119 jak modele te staj\u0105 si\u0119 coraz bardziej zaawansowane i wzbogacane o wiedz\u0119 biologiczn\u0105, ich potencja\u0142 do zapocz\u0105tkowania transformacji w medycynie stale ro\u015bnie. Genialne osi\u0105gni\u0119cia Caroline Uhler pokazuj\u0105, w jaki spos\u00f3b wsp\u00f3\u0142praca interdyscyplinarna mo\u017ce nap\u0119dza\u0107 innowacje, przybli\u017caj\u0105c nas do zrozumienia, a ostatecznie do opanowania skomplikowanych system\u00f3w rz\u0105dz\u0105cych \u017cyciem.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Revolutionizing Biology: Machine Learning in the Lens of Caroline Uhler Caroline Uhler, the Andrew (1956) and Erna Viterbi Professor of Engineering at MIT, is stirring up a transformation wave in biology through her brilliant integration of machine learning with biomedical research. Her passion lies in unfolding causality in biological systems, exploring everything from intricate gene circuits to the interaction between cells. The Dawn of a New Era: Data Revolution in Biology and Medicine Caroline asserts the onset of a new era where biology and medicine resonate with the vibes of a \u201cdata revolution.\u201d With the advent of trailblazing tech advancements, […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":6893,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-6892","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6892","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6892"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6892\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6893"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6892"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6892"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6892"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}