За последние несколько лет сфера биологических наук серьезно расширилась — в большей части благодаря развитию таких дисциплин, как геномика, эпигеномика, метагеномика и метаболомика. Искусственный интеллект может вывести наше понимание биологии на новый уровень, с его помощью станет возможно обрабатывать все доступные нам знания и создавать прогнозы, важные в том числе для терапевтики.
![](https://pp.userapi.com/c851136/v851136125/4c998/bdPr4Trr4pM.jpg)
По словам Уинстона Хайда, профессора биологии Шеффилдского университета, пока нет точной информации о каждом конкретном гене, что подтверждается неудачными попытками использования ингибитора BACE1, а также провалом клинических испытаний таких препаратов, как верубецестат и соланезумаб, для лечения болезни Альцгеймера. Это говорит и об ограниченности нашего понимания изучаемого заболевания, сводящей на нет и без того низкие шансы найти эффективное лекарство.
Воспроизводимость данных наряду с определением влияния отдельных генов в биологических цепочках является одной из серьезных проблем в этой сфере. Искусственный интеллект, благодаря своим возможностям совмещать данные целого генома и делать выводы о наиболее выгодных цепочках взаимодействий, может помочь найти новые методы лечения.
Использование ИИ приведет к прорывным открытиям не только в изучении болезни Альцгеймера, но и во всех отраслях науки, связанных с изучением мозга в принципе. В коре головного мозга находится порядка 18 миллиардов нейронных связей, но пока не хватает вычислительной мощности для их визуализации. Касуэлл Барри, главный научный сотрудник в области клеточной биологии в Университетском колледже Лондона, считает, что решение может быть найдено в имитации возможностей мозга обрабатывать информацию с помощью глубокого обучения. Этот тезис подтверждается стремительным развитием алгоритмов, распознающих закономерности, — они уже нашли свое применение в таких областях здравоохранения, как диагностирование рака.
![](https://pp.userapi.com/c851136/v851136125/4c9aa/epyu4CNGGcI.jpg)
Создание таким образом качественных моделей мозга возможно по крайней мере для зрительной системы. Тем не менее моделирование всего мозга является более трудной задачей. Исследования уже позволяют говорить об определенных успехах в симуляции нервной системы нематоды C. elegans, которая состоит всего из 302 нейронов, но мозг более крупных животных подвержен изменчивости, и одна модель не подойдет всем.
Как понять, достаточно ли хороши данные? ИИ может проанализировать их и дать рекомендации, но не вполне понятно, как именно он это делает. Можно ли контролировать его развитие и должны ли мы это делать? Когда речь идет о вопросах жизни и смерти, это вызывает разногласия.
Подобную деятельность уже можно наблюдать на примере ИИ, внедренного в соцсети. Скажем, Facebook показывает пользователю то, что, по его мнению, он хотел бы увидеть, и формирует новостную ленту только из тех материалов, которые не противоречат взглядам пользователя на жизнь. Если применить эту технологию в сфере медицины, подобная избирательность может привести к прорывным результатам.
![](https://pp.userapi.com/c851136/v851136125/4c9b3/7tlEAoZ_ZbE.jpg)
Потенциал ИИ велик, и в будущем ему найдется применение за пределами клиник. Возможно, он позволит нам понять, как появляются воспоминания. Тем не менее пока ИИ не играет большой роли в связи с техническими ограничениями. На данный момент используется лишь 0,5% имеющейся информации. Доступность и качество данных все еще представляют проблему. Однако эта сфера будет развиваться, несмотря на скептическое отношение к ней.
Подробнее узнать о том, как ИИ помогает в изучении болезни Альцгеймера, можно тут.