IT之家1月12日音讯，哥伦比亚大学瓦格洛斯医学院的议论团队建树了一种新式东说念主工智能（AI）模子——“通用抒发诊治器”（GET）伪娘 拳交，大要准确展望任何东说念主类细胞中的基因活性，从而揭示细胞的里面机制。这一议论遵循发表在最新一期的《当然》杂志上，有望绝对改变科学家议论癌症、遗传疾病等的神色。

该议论的资深作家、系统生物学讲授劳尔・拉巴丹（RaulRabadan）默示：“可展望且通用的策画模子使咱们大要快速、准确地揭示生物进程。这些要领不错有用地进行大限度策画执行，鼓舞并指引传统执行要领的发展。”

传统的生物学议论要领固然擅长揭示细胞如何实施其功能或对外界打扰作出反馈，但无法展望细胞的使命机制或对变化的反馈，举例致癌突变的影响。拉巴丹指出：“大要准确展望细胞行径将绝对改变咱们对基本生物进程的融会，使生物学从模样看似连忙进程的科学改革为大要展望细胞行径背后系统的科学。”

频年来伪娘 拳交，跟着细胞数据的海量积贮和AI模子的日益强劲，生物学正从容向展望性科学改革。2024年诺贝尔化学奖就授予了期骗AI展望卵白质结构的首创性议论。关联词，使用AI要领展望细胞内基因和卵白质的行径仍然靠近雄伟挑战。

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据IT之家了解，在这项新议论中，拉巴丹卓绝团队尝试期骗AI展望特定细胞中哪些基因处于活跃情状。基因抒发信息不错匡助议论东说念主员细目细胞的身份卓绝功能实施神色。拉巴丹执行室的议论生傅曦（XiFu，音译）决定给与一种不同的要领，期骗从闲居东说念主体组织中取得的数百万个细胞的基因抒发数据覆按机器学习模子。模子的输入包括基因组序列以及败露基因组哪些部分可拜访和抒发的数据。

这一要领的举座想路肖似于ChatGPT等流行的“基础”模子。这些系统通过覆按数据识别底层礼貌（如言语的语法），然后将这些礼貌应用于新场景。拉巴丹阐发说念：“咱们的要领统斡旋致：咱们从多种细胞情状中学习‘语法’，然后将其应用于特定条款——不管是病变细胞一经闲居细胞——并尝试展望其行径方式。”

傅曦和拉巴丹随后与多位配合者共同覆按和测试了这一新模子，其中包括共同第一作家亚历杭德罗・布恩迪亚（AlejandroBuendia）和卡内基梅隆大学的申通莫（ShentongMo，音译）。在跨越130万个东说念主类细胞数据上覆按后，该系统大要准确展望从未见过的细胞类型的基因抒发，其摈弃与执行数据高度吻合。

接下来，议论团队展示了其AI系统在揭示病变细胞覆盖生物学机制方面的强劲才能。他们以一种遗传性儿童白血病为例，期骗AI展望了突变基因如何破碎两种不同转录因子之间的互相作用，从而决定白血病细胞的运道。执行室实考据实了AI的展望。了解这些突变的影响不错揭示初始这种疾病的特定机制。

此外，这一新式策画要领还为议论东说念主员探索基因组“暗物资”的作用提供了可能。基因组“暗物资”是指基因组中不包含已知卵白质编码基因的绝大部分区域。拉巴丹指出：“癌症患者中发现的大无数突变齐位于基因组的‘暗区域’，这些突变不影响卵白质功能，因此一直未被充分议论。通过使用这些模子，咱们不错不雅察突变并揭示基因组这一部分的功能。”

现在，拉巴丹正与哥伦比亚大学卓绝他机构的议论东说念主员配合，探索从脑癌到血癌等多种癌症，议论闲居细胞中的调控“语法”以及细胞在癌症发展进程中的变化。

这项议论不仅为融会癌症除外的多种疾病斥地了新路线，还可能为新疗法的靶点识别提供因循。通过向策画机模子输入新发现的突变，议论东说念主员不错深化了解这些突变如何影响细胞。

拉巴丹觉得伪娘 拳交，这项议论是生物学范围东说念主工智能应用首要趋势的一部分：“这是一个很是振奋东说念主心的生物学新时间，它将生物学改革为一种展望性科学。”