Исследователи из Китая представили систему искусственного интеллекта, способную самостоятельно анализировать научные данные, выявлять болезнетворные генетические мутации и формировать проверяемые научные гипотезы. Разработка уже продемонстрировала высокую эффективность при изучении рака легких и болезни Паркинсона, передает Tech-news.
Группа молекулярных биологов и математиков под руководством профессора Сычуаньского университета Цзя Да разработала специализированную систему искусственного интеллекта для биомедицинских исследований. Новый «ИИ-биолог» способен находить генетические мутации, связанные с развитием заболеваний, и объяснять механизмы их влияния на организм.
Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Biomedical Engineering.
В отличие от традиционных ИИ-моделей, система не только анализирует массивы научных данных, но и самостоятельно выдвигает гипотезы, которые можно проверить экспериментально. По словам разработчиков, технология помогает объединять разрозненную информацию из разных областей биологии — задачу, которая часто оказывается сложной даже для специалистов.
Для обучения модели ученые использовали более 24,4 млн научных публикаций и свыше 613 ТБ биологических данных. В базу вошла информация о более чем 21 тысяче генов, кодирующих белки, а также сведения об их связи почти с 5,85 тыс. наследственных заболеваний.
Архитектура системы вдохновлена устройством человеческого мозга. Один модуль отвечает за логические рассуждения, второй — за комплексный анализ и объединение научных знаний. Такой подход, по словам исследователей, позволил значительно сократить количество ошибок и так называемых «галлюцинаций», а также повысить точность работы по сравнению с современными большими языковыми моделями, включая GPT-5.
Во время первых испытаний «ИИ-биолог» успешно выявил гены, связанные с развитием немелкоклеточного рака легких. Кроме того, система обнаружила связь болезни Паркинсона с нарушениями в работе генов CHK2 и IRAK4. Последующие эксперименты на мышах показали, что восстановление функций этих генов позволило уменьшить выраженность некоторых симптомов заболевания.
Авторы исследования считают, что новая платформа может существенно ускорить поиск причин наследственных болезней, разработку новых методов лечения и проведение фундаментальных биомедицинских исследований.
