Олон мянган хиймэл оюун ухаант агентаар биологийн өгөгдлөөс шинэ сэжүүр олох нь

Эрдэмтэд Альцхаймер, Паркинсоны өвчний тухай шинэ сэжүүрийг хэдэн сарын оронд хэдхэн минутын дотор олж чаддаг бол яах вэ? OpenAI, PerturbAI⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) болон Scripps Research⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) хамтран GPT‑Rosalind‑д суурилсан олон мянган хиймэл оюун ухаант агент⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) ашиглаж, хулганы тархины олон сая эсээс⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) өмнө нь цуглуулсан туршилтын өгөгдлийг ердөө 32 минутын дотор шинжилж, тайлбарласан. Агентууд генийн үйл ажиллагааг алдагдуулахад гарсан үр нөлөөг эрдэм шинжилгээний бүтээлүүдийн олдвортой холбож, санаанд оромгүй биологийн уялдаа холбоог илрүүлсэн. Эдгээр нь эрдэмтдэд өвчнийг ойлгож, шинэ эмчилгээний судалгааны чиглэлийг тодорхойлоход тусалж чадна. Томоохон биологийн туршилтаар илэрсэн зүйлсийг илүү бүрэн судлахад хиймэл оюун ухаан хэрхэн тусалж болохыг энэ ажил харуулж байна.

Орчин үеийн туршилтууд эрдэмтдийн нарийвчлан судалж чадах хэмжээнээс хавьгүй их өгөгдөл бий болгодог. Судлаачид одоо олон мянган генийг өөрчилж, тэдгээрийн нөлөөг олон сая эсэд хэмжих боломжтой болсон. Гэхдээ эдгээр үр дүн хүний өвчинтэй хэрхэн холбогдохыг ойлгохын тулд туршилтын нарийн төвөгтэй олдворуудыг олон арван жилийн турш хуримтлагдсан, энд тэнд тархсан шинжлэх ухааны мэдлэгтэй уялдуулах шаардлагатай. Яг энэ үед хиймэл оюун ухаан эрдэмтдэд анзааралгүй өнгөрч болзошгүй ирээдүйтэй сэжүүрүүдийг олоход тусалж чадна.

Багийнхан шинжилгээний ажлыг GPT‑Rosalind‑д суурилсан олон мянган хиймэл оюун ухаант агентын хооронд хуваарилсан. Энэ аргыг бид биологийн асуудлыг хуваарилан сэтгэн бодох гэж нэрлэдэг. Агентууд тархийг бүхэлд нь хамарсан CRISPR атласыг⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) шинжилсэн. Энэ өгөгдлийн багц нь генийн үйл ажиллагааг алдагдуулахад хулганы тархины янз бүрийн төрлийн эсэд хэрхэн нөлөөлдгийг харуулдаг. Агент бүр нэг генийн үйл ажиллагааг алдагдуулсны үр нөлөөг судалж, эсийн хариу урвалыг шинжилж, эрдэм шинжилгээний бүтээлүүдээс хайж, үр дүнг тайлбарлах санал дэвшүүлсэн. Тэдний тайлангуудыг нэгтгэн генүүд, эсэд үзүүлэх нөлөө, холбогдох нийтлэлүүд болон боломжит биологийн механизмуудыг холбосон сэтгэн бодох атлас бүтээсэн.

Генийн өөрчлөлт бүрийг нэг нэгээр нь судлан, үүнтэй дүйцэх шинжилгээ болон эх сурвалжийн тоймыг хүн хийхэд хэдэн сараас нэг жил шаардагдана гэж судалгааны баг тооцоолсон. Агентууд хүний хийсэн шинжилгээний олдворуудыг дахин илрүүлэхийн зэрэгцээ нэмэлт сэжүүрүүдийг олсон. Мөн шинэлэг байдал, шинжлэх ухааны үнэ цэнийн талаарх тэдний үнэлгээ тайлангийн эх үүсвэрийг мэдэхгүйгээр үнэлсэн мэргэжилтнүүдийн дүгнэлттэй нийцсэн. Эдгээр олдвор нь дэвшүүлсэн биологийн механизмуудыг шалгахад шаардлагатай дараагийн туршилтуудаас алийг нь түрүүлж хийхийг шийдэхэд тусална.

Эдгээр шинэ ойлголтын зарим нь тархины өвчнийг ойлгох шинэ сэжүүрийг зааж байна. Агентууд өвчинтэй холбоотой хоёр ген тархины эсүүдэд хэрхэн нөлөөлдгийн санаанд оромгүй ялгааг, мөн холестерины зохицуулалт ба мэдрэлийн доройтлын хооронд байж болох холбоог илрүүлсэн. Эдгээр олдвор нь өвчин хэрхэн үүсэж хөгждөг, ирээдүйн эмчилгээ аль хэсэгт нь нөлөөлж болохыг судлахад эрдэмтдэд тусалж болох юм.

Судлаачид эдгээр олдворыг өнөөдрөөс судалж эхлэх боломжтой. Сэтгэн бодох атласыг нээлттэй байршуулсан⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) тул эрдэмтэд холбоотой генүүдийг харьцуулж, санаанд оромгүй хариу урвалуудыг судалж, цаашид судлах ирээдүйтэй сэжүүрүүдийг тодорхойлох боломжтой. Өөр өөр салбарын судлаачид мэдлэг туршлагаа нэгтгэж, танил санаануудыг санаанд оромгүй байдлаар холбох үед шинэ нээлтүүд гарах нь элбэг. Хиймэл оюун ухаан шинэ өгөгдлийг олон салбарт тархсан мэдлэгтэй холбосноор ийм уялдаа холбоог хамаагүй өргөн хүрээнд бий болгож чадна. Энэ боломж зөвхөн өгөгдлийг хурдан шинжлэхээр хязгаарлагдахгүй. Хиймэл оюун ухааныг туршилтын биологи, мэргэжилтнүүдийн мэдлэг туршлага, эрдэм шинжилгээний бүтээлүүдтэй хослуулснаар бид эрдэмтдэд өгөгдлийнхөө илүү их хэсгийг туршилтаар шалгаж болох санаа болгон хувиргахад тусалж чадна.

Туршилтын хамгийн сонирхолтой сэжүүрүүдийн зарим нь эрдэмтдийн анх судлахаар зорьсон асуудлаас гадуур оршдог. Генийн олон мянган өөрчлөлтийг хамарсан өгөгдлийн багцад тэдгээр сэжүүрийг анзааралгүй өнгөрөхөд амархан.

Агентууд Tsc1 ба Tsc2 генийн хооронд санаанд оромгүй ялгаа байгааг илрүүлсэн. Энэ хоёр ген эсийн өсөлт, бодисын солилцоо, хөгшрөлтийг зохицуулахад гол үүрэгтэй mTOR-ыг хамтран хянадаг. Аль ч генийн үйл ажиллагааг алдагдуулахад мэдрэлийн эсийн хэд хэдэн бүлэгт ижил төстэй нөлөө үзүүлсэн. Гэвч хөдөлгөөний зохицуулалтад оролцдог бага тархинд Tsc2-ийн үйл ажиллагааг алдагдуулахад мэдрэлийн эс хоорондын харилцаанд оролцдог олон арван генийн идэвх өөрчлөгдсөн бол Tsc1-ийн үйл ажиллагааг алдагдуулахад бараг өөрчлөлт гараагүй.

Энэ ялгаа хүний өвчинтэй холбоотой байж болох юм. Тубероз склерозтой хүмүүсийн бага тархины эмгэг өөрчлөлтүүд TSC2 мутацитай хүчтэй хамааралтай байдаг. mTOR-ын идэвхийг бууруулдаг эмүүд тархины зарим хавдар, таталтыг эмчилж чаддаг ч уг өвчинтэй холбоотой суралцах болон зан үйлийн хүндрэлүүдийг шийдвэрлэхэд бэрх хэвээр байна. Агентууд цааш судлах үнэ цэнтэй мэдрэлийн эсийн тодорхой бүлэг болон эсийн өөрчлөлтүүдийг нарийвчлан тогтоосон: аль өөрчлөлтийг одоо байгаа эмээр засаж болох, аль нь эмчилгээний шинэ арга замыг зааж болох вэ? Ингэснээр судлаачид лабораторид турших илүү тодорхой асуултуудтай болж байна.

Өгөгдлийг бүхэлд нь хүлээн авсан ганц агент зэрэгцэн ажиллах олон мянган агенттай адил сайн үр дүнд хүрч чадах уу? Бид загвар болон нөөцийг өөрчлөхгүйгээр үүнийг туршсан. Ажлын ачаалал нэмэгдэхийн хэрээр ганц агент судалгааны бүтээлүүдээс цөөн эх сурвалж хайж, хамгийн их ачааллын үед ердөө 11 эх сурвалж эшилсэн бол хуваарилан ажилласан агентууд 700 гаруй эх сурвалж эшилсэн. Мэргэжилтнүүд ч мөн хуваарилан ажилласан агентуудын тайлбарыг илүүд үзсэн.

Эрдэмтдийн цаг хязгаартай тул тэд өгөгдөл дэх хамгийн тод илэрсэн зүй тогтлуудад голчлон анхаардаг. Хуваарилан ажиллах агентууд бүдэг илэрсэн эсвэл санаанд оромгүй хариу урвалуудыг ч хамруулан илүү өргөн хүрээнд шинжилж, холбогдох эрдэм шинжилгээний бүтээлүүдтэй уялдуулахад тусалж чадна. Агентуудыг зэрэгцүүлэн ажиллуулснаар генд оруулсан олон өөрчлөлтийг нэгэн зэрэг судлах боломжтой. Ингэснээр эрдэмтэд туршилтын өгөгдлийг илүү бүрэн судалж, анзааралгүй өнгөрч болзошгүй ирээдүйтэй сэжүүрүүдийг олж чадна.

Олдвор нь хийх үнэ цэнтэй туршилтын чиглэлийг зааж өгвөл илүү ач холбогдолтой болдог. Агентууд ийм нэг сэжүүрийг DCTN1 генээс олсон. Энэ генийн мутаци нь Паркинсоны өвчинтэй төстэй шинж тэмдэг бүхий мэдрэлийн доройтлын өвчин болох Перригийн хам шинжийг үүсгэдэг.

DCTN1 нь мэдрэлийн эсийн дотор бодис тээвэрлэх үйл явцад оролцдог. Тархийг бүхэлд нь хамарсан CRISPR атласт Dctn1-ийн үйл ажиллагааг алдагдуулахад холестерин нийлэгжүүлэхэд оролцдог генүүдийн илэрхийлэл нэмэгдсэн байв. Агентууд энэ ажиглалтыг холестерины тээвэрлэлт доголдох нь эсүүдийг илүү их холестерин нийлэгжүүлэхэд хүргэж болзошгүйг харуулсан судалгаатай холбосон. Үүнээс дараагийн туршилтаар шалгах асуулт урган гарсан: DCTN1-ийн үйл ажиллагаа алдагдахад мэдрэлийн эс доторх холестерины тархалт өөрчлөгдөж, тэр нь мэдрэлийн доройтолд нөлөөлж болох уу? Хэрэв тийм бол холестерины хэвийн тархалтыг сэргээх нь мэдрэлийн эсүүдийг хамгаалахад тустай байж болох уу?

Мэргэжилтнүүд ч энэ таамаглалыг шинэлэг, ач холбогдолтой, цаашид судлах үнэ цэнтэй гэж үзсэн. Санаанд оромгүй үр дүнг одоо байгаа мэдлэгтэй холбосноор нэг сэжүүрийг туршилтаар шалгаж болох санаа, цаашлаад өвчнийг эмчлэх шинэ чиглэл болгож болохыг энэ жишээ харуулж байна.

Нээлт хийх үйл явцад эрдэмтэд гол үүрэгтэй хэвээр байна. Хиймэл оюун ухаан илүү олон ирээдүйтэй сэжүүр илрүүлснээр судлаачдад ямар санааг цааш судлахаа шийдэх, туршилт төлөвлөх, үр дүнг тайлбарлахад тусалж чадна. Зорилго нь биологийн туршилтаас гарсан мэдээллийн илүү их хэсгийг мэдлэг болгон хувиргаж, улмаар илүү сайн эм бүтээхэд чиглэл өгөхөд оршино.