美國研究人員開發(fā)出一個新的人工智能模型,，經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練后,，該模型能精確預(yù)測各種人體細(xì)胞內(nèi)部的基因表達情況,，將為生物和醫(yī)學(xué)研究帶來便利。
這個名為“通用表達轉(zhuǎn)換器”（GET）的模型由美國哥倫比亞大學(xué)和卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)等機構(gòu)研究人員聯(lián)合開發(fā),，其準(zhǔn)確性和有效性已得到實驗驗證,，論文發(fā)表在新一期英國《自然》雜志上。
在基因表達過程中,，以DNA形式儲存的基因“藍圖”轉(zhuǎn)錄成為RNA形式的“抄本”,，后者指導(dǎo)合成出蛋白質(zhì)，執(zhí)行具體的生理功能,。參與轉(zhuǎn)錄調(diào)控的生物分子種類繁多,，相互作用極為復(fù)雜，此前相關(guān)預(yù)測模型局限于幾種特定的細(xì)胞,，尤其是癌細(xì)胞,，缺乏適用于人體多種細(xì)胞類型的通用工具。
研究人員根據(jù)轉(zhuǎn)錄調(diào)控機制的特點設(shè)計出機器學(xué)習(xí)模型,，然后用來自1.3萬個人體細(xì)胞的基因測序和表達數(shù)據(jù)對其進行訓(xùn)練,。這些細(xì)胞涵蓋213種人類胚胎細(xì)胞和成體細(xì)胞，都來自沒有病變的正常人體組織,。
就像ChatGPT等人工智能工具能根據(jù)大量語料總結(jié)出通用語法規(guī)則,，GET模型也能從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中總結(jié)出關(guān)于轉(zhuǎn)錄調(diào)控的“語法”，在此基礎(chǔ)上能對其沒有接觸過的細(xì)胞類型進行基因表達預(yù)測,。
該模型可用于揭示致病基因的作用機制,，指導(dǎo)癌癥和遺傳疾病研究。例如某種兒童白血病的患者攜帶一個功能不明的變異基因,，GET模型預(yù)測該基因會擾亂細(xì)胞中兩種轉(zhuǎn)錄因子的相互作用,，實驗數(shù)據(jù)證實了這一結(jié)論。
研究人員說,，該模型還可用于探尋基因組中“暗物質(zhì)”的作用,。蛋白質(zhì)編碼基因序列只占人類基因組的一小部分，占比達98%的非編碼區(qū)域就像宇宙中的暗物質(zhì)一樣,，其屬性和功能目前難以捉摸,。?。ㄐ寥A）
