Yapay Zeka ile Hasta Genlerin Tespiti

Sosyal medyayı kullanırken, platformun arkadaş olarak eklemek isteyebileceğiniz kişileri size önermesi yaygın görülür. Öneri, sizin ve ortak kişileriniz olduğu diğer kişiyi temel alır, bu da birbirinizi tanıyabileceğinizi gösterir. Benzer şekilde, bilim adamları farklı proteinlerin veya genlerin birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğine bağlı olarak biyolojik ağların haritalarını oluşturuyorlar. Yeni bir çalışmanın arkasındaki araştırmacılar, "yapay sinir ağları" olarak bilinen varlıkların deneysel verilerle eğitildiği derin öğrenmeyi kullanarak biyolojik ağları keşfetmenin mümkün olup olmadığını araştırmak için yapay zeka kullandılar. Yapay zeka, muazzam miktarda karmaşık veride kalıpların nasıl bulunacağını öğrenmede mükemmel olduğundan, görüntü tanıma gibi uygulamalarda kullanılırlar. Bununla birlikte, bu makine öğrenme yöntemi şimdiye kadar biyolojik araştırmalarda nadiren kullanılmıştır. Bilim insanları, çok sayıda insanda 20.000 genin ekspresyon desenleri hakkında bilgi içeren geniş bir veritabanı kullandılar. Araştırmacılar, hangi sinir ekspresyon paternlerinin hastalıklı ve sağlıklı insanlardan oluştuğu hakkında yapay zekaya bilgi vermedikleri için bilgi "ayrıştırılmamıştır". AI modeli daha sonra gen ekspresyonu desenleri bulmak için eğitildi. Bilim insanları, yapay sinir ağlarının hassas tıp ve bireysel tedavi için de uygulanabileceğini umuyor.

Sinir ağının ve biyolojik ağların tasarımları benzer mi?

Makine öğrenmesinin zorluklarından biri, yapay zekanın bir görevi nasıl çözdüğünü tam olarak görmenin mümkün olmamasıdır. AI bazen "kara kutu" olarak tanımlanır - yalnızca kutuya koyduğumuz bilgileri ve ürettiği sonucu görürüz. Aradaki adımları göremeyiz. Yapay zeka bilginin matematiksel olarak işlendiği birkaç katmandan oluşur. Ağ, bir giriş katmanı ve sistem tarafından gerçekleştirilen bilgi işlemenin sonucunu veren bir çıkış katmanı içerir. Bu iki katman arasında, hesaplamaların yapıldığı birkaç gizli katman vardır. Bilim insanları yapay zekayı eğittiklerinde, bir şekilde, kara kutunun kapağını kaldırmanın ve nasıl çalıştığını anlamanın mümkün olup olmadığını merak ettiler. Araştırmacılar bu yöntemin hassas tıpta uygulamasının mümkün olacağını umuyorlar. Örneğin, hangi hasta gruplarının belirli bir tür ilaç alması gerektiğini belirlemek veya en ciddi şekilde etkilenen hastaları tanımlamak mümkün olabilir.