ИИ разрабатывает более эффективные вакцины, чем смогли найти люди
Большие языковые модели, которые прославились умелым кодированием программного обеспечения и сдачей экзамена на адвоката, научились читать другой вид текста – генетическую последовательность, и улучшать созданные человеком вакцины.
Команда генетиков и специалистов по машинному обучению описала языковую модель, которая была использована для разработки эффективной мРНК-вакцины.
Что же они сделали и как применили языковую модель?
Посмотрим на механизм работы матричной РНК-вакцины (мРНК-вакцины) на примере, который многие буквально носят внутри себя – в своих клетках. Это – мРНК-вакцина против COVID-19, разработанная компанией Pfizer. Она работает примерно так. Берут мРНК, кодирующую один из белков коронавируса (обычно, это шиповый белок), и доставляют эту мРНК в клетку. МРНК начинает работать, то есть, клетка, которая не разбирает какую ей мРНК подсунули, начинает строить белок патогена. Иммунная система учится эти белки находить и выстраивает систему защиты. Теперь она готова узнать и подавить инфекцию, если реальный вирус проникнет в организм.
Главное при работе мРНК-вакцины – эффективность производства белка-патогена. Если мРНК-вакцина будет работать хорошо, и белок будет создан быстро и в достаточных количествах, то иммунной системе будет легко его узнать. Но вариантов создания мРНК, которую введут в клетку и по которой будет строиться белок патогена, много.
Языковая модель училась варьировать мРНК, чтобы найти последовательность, при которой эффективность производства белка будет максимальной. Модель обучалась на самых разных созданных учеными мРНК-вакцинах и строила их вариации.
В результате удалось повысить эффективность производства белка на 33% по сравнению с обычной вакциной. По мнению исследователей, возможность даже небольшого повышения эффективности производства белка дает мощный толчок развитию новых методов лечения. Помимо COVID-19, высокоэффективные мРНК-вакцины вероятно смогут защитить от многих инфекционных заболеваний и даже от рака.