'Digital Biology': Biologi sett på som et informasjonsbehandlingssystem

Del denne historien!

Googles forelder, Alphabet, er allerede dypt forankret i medisinsk industri, men utvider med et nytt datterselskap, Isomorphic Labs. Selskapet vil forsøke å oppdage "den felles underliggende strukturen mellom biologi og informasjonsvitenskap", i et forsøk på å akselerere oppdagelsen av nye legemidler. Det vil samarbeide med farmasøytiske og biomedisinske selskaper. ⁃ TN-redaktør

Jeg tror vi er på vei til en utrolig ny æra av biologisk og medisinsk forskning. I fjor DeepMindsitt banebrytende AI-system AlphaFold2 ble anerkjent som en løsning på den 50 år gamle store utfordringen proteinfolding, i stand til å forutsi 3D-strukturen til et protein direkte fra dets aminosyresekvens til nøyaktighet på atomnivå. Dette har vært et vannskille for beregnings- og AI-metoder for biologi.

Med utgangspunkt i dette fremskrittet, er jeg i dag begeistret over å kunngjøre etableringen av et nytt Alphabet-selskap – Isomorphic Labs – en kommersiell satsing med oppdraget om å omforme hele legemiddeloppdagelsesprosessen fra første prinsipper med en AI-first-tilnærming og, til slutt, å modellere og forstå noen av de grunnleggende mekanismene i livet.

I over et tiår har DeepMind vært i forkant med å fremme det nyeste innen kunstig intelligens, ofte ved å bruke spill som en prøveplass for å utvikle læringssystemer for generelle formål, som AlphaGo, vårt program som slå verdensmesteren på det komplekse spillet Go. Vi er i et spennende øyeblikk i historien nå hvor disse teknikkene og metodene blir kraftige og sofistikerte nok til å kunne brukes på problemer i den virkelige verden, inkludert selve vitenskapelige oppdagelser. En av de viktigste anvendelsene av AI som jeg kan tenke på er innen biologisk og medisinsk forskning, og det er et område jeg har vært lidenskapelig opptatt av i mange år. Nå er tiden inne for å presse dette frem i tempo, og med det dedikerte fokuset og ressursene som Isomorphic Labs vil bringe.

En AI-første tilnærming til legemiddeloppdagelse og biologi

Pandemien har brakt frem det viktige arbeidet som strålende vitenskapsmenn og klinikere gjør hver dag for å forstå og bekjempe sykdom. Vi tror at den grunnleggende bruken av banebrytende beregnings- og AI-metoder kan hjelpe forskere med å ta arbeidet sitt til neste nivå, og akselerere prosessen med å oppdage medisiner. AI-metoder vil i økende grad bli brukt, ikke bare for å analysere data, men også for å bygge kraftige prediktive og generative modeller av komplekse biologiske fenomener. AlphaFold2 er et viktig første bevis på dette, men det er så mye mer i vente.

På sitt mest grunnleggende nivå tror jeg biologi kan betraktes som et informasjonsbehandlingssystem, om enn et usedvanlig komplekst og dynamisk system. Å ta dette perspektivet innebærer at det kan være en felles underliggende struktur mellom biologi og informasjonsvitenskap – en isomorf kartlegging mellom de to – derav navnet på selskapet. Biologi er sannsynligvis altfor kompleks og rotete til å noen gang bli innkapslet som et enkelt sett med pene matematiske ligninger. Men akkurat som matematikk viste seg å være det rette beskrivelsesspråket for fysikk, kan biologi vise seg å være den perfekte typen regime for anvendelse av AI.

Les hele historien her ...