Telegram Group & Telegram Channel
​​ИИволюция в биотехе случилась шесть лет назад

В 2018 году DeepMind показала AlphaFold — алгоритм машинного обучения, берущий последовательность аминокислот и реконструирующий белок, который из них получится. К 2022 году эта компания смоделировала 200 миллионов всевозможных белков для открытой базы. Некоторые из них я даже использовал в опытах с молекулярной визуализацией.

Несмотря на громкие заголовки, in silico и in vivo не одно и то же. Предсказания AlphaFold приходится тщательно проверять, но тогда машинное обучение начало серьезно менять биологию. Теперь оно, вероятно, спасет человечество как минимум от одного экзистенциального риска — бактерий, устойчивых к антибиотикам.

От таких бактерий умирает больше миллиона человек в год, к 2050 году эта цифра может достигнуть 10 миллионов. В то время как на открытие одного нового антибиотика уходит около десяти лет. Точнее, уходило.

В начале месяца биофизики рассказали, как при помощи машинного обучения проанализировали десятки тысяч микробных геномов из еще одной открытой базы данных. В результате алгоритм нашел более 800 тысяч фрагментов ДНК, которые кодируют потенциальные антимикробные соединения. Более 90% из них не были описаны прежде. Три из 100 соединений, синтезированных исследователями, действительно вылечили лабораторных мышей. Осталось проверить еще 799 900 — работы хватит на всю жизнь.

Машинное обучение позволило буквально перетряхнуть все известное микробное разнообразие в поисках нужных соединений, но самое удивительное, что мы не ограничены живущими сейчас организмами. Похожим образом антибиотики ищут, например, в иммунной системе неандертальцев.

Синтезом найденных соединений пока что занимаются люди, но Science уже пишет о создании шести автоматизированных лабораторий. Такие системы будут оперативно проверять результаты работы нейросетей. Этот подход уже используют для создания светоизлучающих материалов. Биотех и фармацевтика на очереди.

К тому же, согласно первым исследованиям, препараты, открытые ИИ, показывают 80-90% успешности на первой фазе испытаний, по сравнению с обычными 40-60%. Вероятно, по крайней мере в среднесрочной перспективе, будет открыто больше успешных терапевтических препаратов, чем во всей истории биотехнологий.

На фото: метициллинрезистентный золотистый стафилококк, от которого точно стоит избавиться.

#футурология #биотех #машинное_обучение #будущее #ИИ #технологии #антибиотики
🔥16👍1



tg-me.com/SantryBlog/562
Create:
Last Update:

​​ИИволюция в биотехе случилась шесть лет назад

В 2018 году DeepMind показала AlphaFold — алгоритм машинного обучения, берущий последовательность аминокислот и реконструирующий белок, который из них получится. К 2022 году эта компания смоделировала 200 миллионов всевозможных белков для открытой базы. Некоторые из них я даже использовал в опытах с молекулярной визуализацией.

Несмотря на громкие заголовки, in silico и in vivo не одно и то же. Предсказания AlphaFold приходится тщательно проверять, но тогда машинное обучение начало серьезно менять биологию. Теперь оно, вероятно, спасет человечество как минимум от одного экзистенциального риска — бактерий, устойчивых к антибиотикам.

От таких бактерий умирает больше миллиона человек в год, к 2050 году эта цифра может достигнуть 10 миллионов. В то время как на открытие одного нового антибиотика уходит около десяти лет. Точнее, уходило.

В начале месяца биофизики рассказали, как при помощи машинного обучения проанализировали десятки тысяч микробных геномов из еще одной открытой базы данных. В результате алгоритм нашел более 800 тысяч фрагментов ДНК, которые кодируют потенциальные антимикробные соединения. Более 90% из них не были описаны прежде. Три из 100 соединений, синтезированных исследователями, действительно вылечили лабораторных мышей. Осталось проверить еще 799 900 — работы хватит на всю жизнь.

Машинное обучение позволило буквально перетряхнуть все известное микробное разнообразие в поисках нужных соединений, но самое удивительное, что мы не ограничены живущими сейчас организмами. Похожим образом антибиотики ищут, например, в иммунной системе неандертальцев.

Синтезом найденных соединений пока что занимаются люди, но Science уже пишет о создании шести автоматизированных лабораторий. Такие системы будут оперативно проверять результаты работы нейросетей. Этот подход уже используют для создания светоизлучающих материалов. Биотех и фармацевтика на очереди.

К тому же, согласно первым исследованиям, препараты, открытые ИИ, показывают 80-90% успешности на первой фазе испытаний, по сравнению с обычными 40-60%. Вероятно, по крайней мере в среднесрочной перспективе, будет открыто больше успешных терапевтических препаратов, чем во всей истории биотехнологий.

На фото: метициллинрезистентный золотистый стафилококк, от которого точно стоит избавиться.

#футурология #биотех #машинное_обучение #будущее #ИИ #технологии #антибиотики

BY Santry's Singularity blog




Share with your friend now:
tg-me.com/SantryBlog/562

View MORE
Open in Telegram


telegram Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists

Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.

Telegram Auto-Delete Messages in Any Chat

Some messages aren’t supposed to last forever. There are some Telegram groups and conversations where it’s best if messages are automatically deleted in a day or a week. Here’s how to auto-delete messages in any Telegram chat. You can enable the auto-delete feature on a per-chat basis. It works for both one-on-one conversations and group chats. Previously, you needed to use the Secret Chat feature to automatically delete messages after a set time. At the time of writing, you can choose to automatically delete messages after a day or a week. Telegram starts the timer once they are sent, not after they are read. This won’t affect the messages that were sent before enabling the feature.

telegram from ca


Telegram Santry's Singularity blog
FROM USA