Генеративный ИИ в естественных науках: примеры и варианты использования ['25]
Posted: Mon Jan 06, 2025 10:37 am
Большие языковые модели , как часть генеративного ИИ , обладают способностью предсказывать структуры и характеристики белков для использования в здравоохранении и других отраслях. Генеративный ИИ в науках о жизни преобразует эту область, стимулируя прогресс в разработке лекарств, персонализированной медицине и диагностике.
Изучите 10 вариантов использования генеративного ИИ в естественных науках, таких как биология, и 3 примера из реальной жизни.
10 вариантов использования генеративного ИИ в науках о жизни
Генеративный ИИ нашел многочисленные применения в естественных науках, помогая стимулировать исследования и разработки, оптимизировать процессы и генерировать новые идеи. Некоторые варианты использования включают:
1- Создание новых молекул
Генеративные модели, такие как вариационные автоэнкодеры (VAE) и генеративно-состязательные сети ( GAN ), могут использоваться для разработки новых молекул, подобных лекарственным препаратам, с желаемыми свойствами, такими как высокая аффинность связывания с целевым белком или низкая токсичность.
2- Разработка белковой последовательности
Генеративные модели позволяют создавать новые белковые последовательности с определенными функциями или свойствами, которые могут быть полезны в белковой инженерии, проектировании ферментов и разработке новых терапевтических средств.
Пример из реальной жизни: Google Deepmind выпустила AlphaProteo для разработки новых белков, которые с большой вероятностью будут связываться с целевыми молекулами.1
3- Синтетический дизайн генов
Генеративный ИИ может использоваться для проектирования синтетических последовательностей генов для приложений в синтетической биологии, таких как создание новых биосинтетических путей или оптимизация экспрессии генов для целей биопроизводства.
4- Дополнение данных для обучения модели
Генеративные модели могут генерировать синтетические данные для дополнения существующих наборов данных, помогая повысить производительность моделей ИИ в таких задачах, как анализ медицинских изображений, поиск лекарств и точная диагностика.
5- Вменение недостающих данных
Генеративный ИИ может помочь заполнить недостающие медицинские данные в наборах данных по естественным наукам, позволяя исследователям работать с более полной и надежной информацией для последующего анализа и моделирования.
6- Виртуальная генерация пациентов
Генеративные модели можно использовать для создания синтетических данных о пациентах и состоянии здоровья , которые могут быть полезны для обучения моделей ИИ, моделирования клинических испытаний или изучения редких заболеваний без доступа к большим реальным наборам данных.
7- Шумоподавление данных секвенирования РНК отдельных клеток (scRNA-seq)
Секвенирование РНК отдельных клеток (scRNA-seq) — это мощный метод, используемый для изучения профилей экспрессии генов отдельных клеток. Удаление шума из данных секвенирования РНК отдельных клеток (scRNA-seq) относится к процессу удаления шума или нежелательных вариаций из необработанных данных экспрессии генов, полученных в ходе экспериментов scRNA-seq.
Удаление шумов из данных scRNA-seq имеет решающее значение для получения точных и надежных профилей экспрессии генов отдельных клеток, что в свою очередь позволяет правильно идентифицировать типы клеток, траектории дифференциации и другие биологически значимые сведения. Генеративные модели можно использовать для удаления шумов из данных scRNA-seq, что повышает точность последующего анализа, например, идентификации типа клеток и количественной оценки экспрессии генов.
8- Перевод изображения в изображение
Генеративные модели ИИ можно использовать для преобразования одного типа македония whatsapp номер телефона биологического изображения в другой , например, для преобразования изображений флуоресцентной микроскопии в изображения электронной микроскопии, что может помочь исследователям получить информацию с помощью различных методов визуализации.
9- Генерация текста в изображение
Генеративные модели можно использовать для создания изображений биологических структур или процессов на основе текстовых описаний , что может быть полезно при визуализации сложных явлений или создании данных для проверки гипотез.
10- Моделирование биологических процессов
Генеративный ИИ можно использовать для создания реалистичных симуляций биологических процессов, таких как клеточная сигнализация или метаболические пути, что помогает исследователям лучше понимать эти биологические системы и прогнозировать их поведение в различных условиях.
Примеры из реальной жизни
Биоматерия
Компания Biomatter, специализирующаяся на синтетической биологии, использует ProteinGAN, алгоритм на базе графического процессора, на своей платформе Intelligent Architecture™, которая объединяет генеративный ИИ и физическое моделирование (рисунок 1). Такой подход позволяет им создавать совершенно новые и функциональные ферменты.
Рисунок 1. Принцип работы платформы интеллектуальной архитектуры
Принцип работы платформы интеллектуальной архитектуры, генеративный ИИ в науках о жизни
Источник: Биоматерия
Эвозайн
Evozyne объединяет инженерные и глубоко обучающие методы для разработки высокофункциональных синтетических белков. Они используют фреймворк NVIDIA BioNeMo для ускорения создания ProT-VAE, модели на основе трансформатора, специально разработанной для белковой инженерии.
Компания работает над многими вариантами использования биоинженерии, такими как:
Оптимизация генов
Редактирование генов
Создание терапевтических антител
Рисунок 2. Эволюционная белковая инженерия на основе данных от Evozyne
Эволюционная белковая инженерия на основе данных от Evozyne, генеративный ИИ в науках о жизни
Источник: Наука
Пептилоджики
Генеративная платформа искусственного интеллекта Nautilus™ от Peptilogics облегчает разработку пептидных лекарств и оптимизацию лидов в различных терапевтических областях и биологических мишенях. Работая на специально разработанном суперкомпьютере N4 от Peptilogics, который использует графические процессоры NVIDIA, Nautilus включает в себя фирменные алгоритмы представления пептидов и генеративные алгоритмы компании вместе с вычислительной химией и биофизикой. Эта интеграция помогает сократить расходы, продолжительность и риски, связанные с разработкой лекарств.
Рисунок 3. Процесс открытия Peptilogics
Процесс открытия Peptilogics, генеративного ИИ в науках о жизни
Применение генеративного ИИ в науках о жизни
1. Открытие и разработка лекарственных препаратов
Генерация молекул: Генеративный ИИ может проектировать совершенно новые молекулы, анализируя химические и биологические наборы данных. Эти модели предсказывают молекулярные структуры, которые соответствуют определенным критериям, таким как связывающая способность, растворимость или токсичность. Этот процесс ускоряет традиционно длительную и дорогостоящую шкалу разработки лекарств , позволяя быстрее идентифицировать потенциальных кандидатов на лекарства.
Идентификация целей: генеративный ИИ помогает исследователям идентифицировать потенциальные цели для разработки лекарств, анализируя структуры белков и картируя взаимодействия. Эта возможность сокращает время, затрачиваемое на ранние стадии исследований, сужая круг жизнеспособных целей для дальнейшего изучения.
2. Прогнозирование структуры белка
Модели искусственного интеллекта, такие как AlphaFold, разработанные DeepMind, произвели революцию в прогнозировании структуры белков. Используя генеративные методы, эти модели предсказывают трехмерные формы белков на основе их аминокислотных последовательностей. Это понимание жизненно важно для разработки методов лечения заболеваний, связанных с определенными белками, и ускоряет исследования в таких областях, как проектирование ферментов и разработка вакцин.
3. Геномика и персонализированная медицина
Генерация последовательностей ДНК и РНК: Генеративный ИИ может моделировать генетические последовательности, помогая исследователям изучать генетические вариации, потенциальные мутации и их влияние на заболевания. Эти симуляции особенно полезны в генной инженерии и эволюционных исследованиях.
Персонализированные планы лечения: анализируя большие наборы данных с информацией о пациенте, генеративный ИИ создает индивидуальные рекомендации по лечению. Например, он может определить наиболее эффективный препарат на основе генетического состава человека или предсказать прогрессирование заболевания для оптимизации стратегий лечения.
4. Синтетическая биология
Генеративный ИИ в науках о жизни играет решающую роль в проектировании синтетических организмов или модификации биологических систем для определенных целей. Например, он может конструировать микробов, которые производят биотопливо, разрабатывать сельскохозяйственные культуры с более высокой урожайностью или создавать синтетические клетки для фармацевтического производства. Это имеет широкие последствия для здравоохранения, сельского хозяйства и экологической устойчивости .
5. Медицинская визуализация и диагностика
Генеративный ИИ в моделях наук о жизни может создавать высококачественные синтетические медицинские изображения, такие как КТ или МРТ, которые используются для обучения диагностических моделей. Эти синтетические наборы данных помогают преодолеть проблему ограниченных маркированных медицинских данных и повысить точность диагностики при выявлении таких состояний, как рак, болезни сердца или неврологические расстройства.
6. Оптимизация клинических испытаний
Подбор пациентов: Генеративный ИИ в биологических науках анализирует медицинские записи, генетические данные и демографические данные пациентов, чтобы выявить подходящих кандидатов для клинических испытаний, гарантируя, что испытания будут разнообразными и репрезентативными.
Модели имитации: Создавая виртуальные испытания, генеративный ИИ предсказывает потенциальные результаты новых методов лечения, позволяя исследователям совершенствовать дизайн испытаний и сокращать расходы. Этот подход помогает оценивать эффективность и безопасность лекарств без немедленной необходимости проведения крупномасштабных испытаний на людях.
Изучите 10 вариантов использования генеративного ИИ в естественных науках, таких как биология, и 3 примера из реальной жизни.
10 вариантов использования генеративного ИИ в науках о жизни
Генеративный ИИ нашел многочисленные применения в естественных науках, помогая стимулировать исследования и разработки, оптимизировать процессы и генерировать новые идеи. Некоторые варианты использования включают:
1- Создание новых молекул
Генеративные модели, такие как вариационные автоэнкодеры (VAE) и генеративно-состязательные сети ( GAN ), могут использоваться для разработки новых молекул, подобных лекарственным препаратам, с желаемыми свойствами, такими как высокая аффинность связывания с целевым белком или низкая токсичность.
2- Разработка белковой последовательности
Генеративные модели позволяют создавать новые белковые последовательности с определенными функциями или свойствами, которые могут быть полезны в белковой инженерии, проектировании ферментов и разработке новых терапевтических средств.
Пример из реальной жизни: Google Deepmind выпустила AlphaProteo для разработки новых белков, которые с большой вероятностью будут связываться с целевыми молекулами.1
3- Синтетический дизайн генов
Генеративный ИИ может использоваться для проектирования синтетических последовательностей генов для приложений в синтетической биологии, таких как создание новых биосинтетических путей или оптимизация экспрессии генов для целей биопроизводства.
4- Дополнение данных для обучения модели
Генеративные модели могут генерировать синтетические данные для дополнения существующих наборов данных, помогая повысить производительность моделей ИИ в таких задачах, как анализ медицинских изображений, поиск лекарств и точная диагностика.
5- Вменение недостающих данных
Генеративный ИИ может помочь заполнить недостающие медицинские данные в наборах данных по естественным наукам, позволяя исследователям работать с более полной и надежной информацией для последующего анализа и моделирования.
6- Виртуальная генерация пациентов
Генеративные модели можно использовать для создания синтетических данных о пациентах и состоянии здоровья , которые могут быть полезны для обучения моделей ИИ, моделирования клинических испытаний или изучения редких заболеваний без доступа к большим реальным наборам данных.
7- Шумоподавление данных секвенирования РНК отдельных клеток (scRNA-seq)
Секвенирование РНК отдельных клеток (scRNA-seq) — это мощный метод, используемый для изучения профилей экспрессии генов отдельных клеток. Удаление шума из данных секвенирования РНК отдельных клеток (scRNA-seq) относится к процессу удаления шума или нежелательных вариаций из необработанных данных экспрессии генов, полученных в ходе экспериментов scRNA-seq.
Удаление шумов из данных scRNA-seq имеет решающее значение для получения точных и надежных профилей экспрессии генов отдельных клеток, что в свою очередь позволяет правильно идентифицировать типы клеток, траектории дифференциации и другие биологически значимые сведения. Генеративные модели можно использовать для удаления шумов из данных scRNA-seq, что повышает точность последующего анализа, например, идентификации типа клеток и количественной оценки экспрессии генов.
8- Перевод изображения в изображение
Генеративные модели ИИ можно использовать для преобразования одного типа македония whatsapp номер телефона биологического изображения в другой , например, для преобразования изображений флуоресцентной микроскопии в изображения электронной микроскопии, что может помочь исследователям получить информацию с помощью различных методов визуализации.
9- Генерация текста в изображение
Генеративные модели можно использовать для создания изображений биологических структур или процессов на основе текстовых описаний , что может быть полезно при визуализации сложных явлений или создании данных для проверки гипотез.
10- Моделирование биологических процессов
Генеративный ИИ можно использовать для создания реалистичных симуляций биологических процессов, таких как клеточная сигнализация или метаболические пути, что помогает исследователям лучше понимать эти биологические системы и прогнозировать их поведение в различных условиях.
Примеры из реальной жизни
Биоматерия
Компания Biomatter, специализирующаяся на синтетической биологии, использует ProteinGAN, алгоритм на базе графического процессора, на своей платформе Intelligent Architecture™, которая объединяет генеративный ИИ и физическое моделирование (рисунок 1). Такой подход позволяет им создавать совершенно новые и функциональные ферменты.
Рисунок 1. Принцип работы платформы интеллектуальной архитектуры
Принцип работы платформы интеллектуальной архитектуры, генеративный ИИ в науках о жизни
Источник: Биоматерия
Эвозайн
Evozyne объединяет инженерные и глубоко обучающие методы для разработки высокофункциональных синтетических белков. Они используют фреймворк NVIDIA BioNeMo для ускорения создания ProT-VAE, модели на основе трансформатора, специально разработанной для белковой инженерии.
Компания работает над многими вариантами использования биоинженерии, такими как:
Оптимизация генов
Редактирование генов
Создание терапевтических антител
Рисунок 2. Эволюционная белковая инженерия на основе данных от Evozyne
Эволюционная белковая инженерия на основе данных от Evozyne, генеративный ИИ в науках о жизни
Источник: Наука
Пептилоджики
Генеративная платформа искусственного интеллекта Nautilus™ от Peptilogics облегчает разработку пептидных лекарств и оптимизацию лидов в различных терапевтических областях и биологических мишенях. Работая на специально разработанном суперкомпьютере N4 от Peptilogics, который использует графические процессоры NVIDIA, Nautilus включает в себя фирменные алгоритмы представления пептидов и генеративные алгоритмы компании вместе с вычислительной химией и биофизикой. Эта интеграция помогает сократить расходы, продолжительность и риски, связанные с разработкой лекарств.
Рисунок 3. Процесс открытия Peptilogics
Процесс открытия Peptilogics, генеративного ИИ в науках о жизни
Применение генеративного ИИ в науках о жизни
1. Открытие и разработка лекарственных препаратов
Генерация молекул: Генеративный ИИ может проектировать совершенно новые молекулы, анализируя химические и биологические наборы данных. Эти модели предсказывают молекулярные структуры, которые соответствуют определенным критериям, таким как связывающая способность, растворимость или токсичность. Этот процесс ускоряет традиционно длительную и дорогостоящую шкалу разработки лекарств , позволяя быстрее идентифицировать потенциальных кандидатов на лекарства.
Идентификация целей: генеративный ИИ помогает исследователям идентифицировать потенциальные цели для разработки лекарств, анализируя структуры белков и картируя взаимодействия. Эта возможность сокращает время, затрачиваемое на ранние стадии исследований, сужая круг жизнеспособных целей для дальнейшего изучения.
2. Прогнозирование структуры белка
Модели искусственного интеллекта, такие как AlphaFold, разработанные DeepMind, произвели революцию в прогнозировании структуры белков. Используя генеративные методы, эти модели предсказывают трехмерные формы белков на основе их аминокислотных последовательностей. Это понимание жизненно важно для разработки методов лечения заболеваний, связанных с определенными белками, и ускоряет исследования в таких областях, как проектирование ферментов и разработка вакцин.
3. Геномика и персонализированная медицина
Генерация последовательностей ДНК и РНК: Генеративный ИИ может моделировать генетические последовательности, помогая исследователям изучать генетические вариации, потенциальные мутации и их влияние на заболевания. Эти симуляции особенно полезны в генной инженерии и эволюционных исследованиях.
Персонализированные планы лечения: анализируя большие наборы данных с информацией о пациенте, генеративный ИИ создает индивидуальные рекомендации по лечению. Например, он может определить наиболее эффективный препарат на основе генетического состава человека или предсказать прогрессирование заболевания для оптимизации стратегий лечения.
4. Синтетическая биология
Генеративный ИИ в науках о жизни играет решающую роль в проектировании синтетических организмов или модификации биологических систем для определенных целей. Например, он может конструировать микробов, которые производят биотопливо, разрабатывать сельскохозяйственные культуры с более высокой урожайностью или создавать синтетические клетки для фармацевтического производства. Это имеет широкие последствия для здравоохранения, сельского хозяйства и экологической устойчивости .
5. Медицинская визуализация и диагностика
Генеративный ИИ в моделях наук о жизни может создавать высококачественные синтетические медицинские изображения, такие как КТ или МРТ, которые используются для обучения диагностических моделей. Эти синтетические наборы данных помогают преодолеть проблему ограниченных маркированных медицинских данных и повысить точность диагностики при выявлении таких состояний, как рак, болезни сердца или неврологические расстройства.
6. Оптимизация клинических испытаний
Подбор пациентов: Генеративный ИИ в биологических науках анализирует медицинские записи, генетические данные и демографические данные пациентов, чтобы выявить подходящих кандидатов для клинических испытаний, гарантируя, что испытания будут разнообразными и репрезентативными.
Модели имитации: Создавая виртуальные испытания, генеративный ИИ предсказывает потенциальные результаты новых методов лечения, позволяя исследователям совершенствовать дизайн испытаний и сокращать расходы. Этот подход помогает оценивать эффективность и безопасность лекарств без немедленной необходимости проведения крупномасштабных испытаний на людях.