弗莱堡大学研发AI系统:可自主设计RNA分子

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RNA,或称核糖核酸,占据 于所有活细胞中。它作为信使,携带着DNA(脱氧核糖核酸)的指令,指挥着体内各种蛋白质的合成过程。当核糖核酸必须正常工作时,它会严重影响神经系统、心血管和肌肉的调节过程,导致 肿瘤、胰岛素抵抗以及运动技能障碍等疾病。

对于人体来说,RNA这麼 重要,这也是怎么会来自弗莱堡大学计算机科学系(University of Freiburg’s Department of Computer Science)的研究人员们专门开发了一一俩个多多人工智能系统,名为LEARNA。一点AI系统都都要学习设计用于研究的RNA分子。本周弗莱堡大学计算机科学系的研究者们将一点研究结果以论文的形式,刊登在预印服务器Arxiv.org之上,该论文的名称是:学习设计RNA(Learning to Design RNA)。

研究人员在论文中如是写道:

设计RNA分子最近引起了医学、合成生物学、生物技术和生物信息学领域研究者们的兴趣,将会一点功能性RNA分子被证明参与了转录、表观遗传学和翻译的调控过程。在这里,大伙为RNA设计间题提出了并不是新的算法思路。

正如这篇论文的作者所解释的一样,RNA的功能取决于它的形态学 形态学 。刚刚,对于研究者来说真正的挑战是识别RNA中导致 其折叠成特定形态学 的模式和序列,有时被称为RNA反向折叠。

弗莱堡大学研究人员们给出的法律土办法依赖的是并不是深度强化学习(RL)算法,这是并不是人工智能(AI)训练技术,该技术使用奖励来驱动个体朝着目标前进。一点算法训练是一一俩个多多都都要顺序预测整个RNA序列的策略网络,它生成此序列,折叠它,并使用从结果形态学 到目标形态学 的距离作为AI代理的信号。

与此一起去,第八个LEARNA版本,也都都要被称作是Meta-LEARNA,学习了一点RNA设计间题的单一策略,什么间题直接适用于新的RNA设计。也刚刚 说,算法不需要 学习到一一俩个多多量身定制的生成模型,通过选者放置核苷酸,即RNA和DNA的化学构建块,的动作来构建RNA序列样本,用于给定的RNA靶形态学 。

研究人员们在论文中写道:

据大伙所知,这是形态学 搜索在RL领域的首次应用,也是形态学 搜索在元学习(metalearning)领域的首次应用。

在一台具有20个核心防止器的机器上对300种不同RNA目标形态学 进行元学习一小时后,Meta-LEARNA成功防止了Eterna30基准测试中高达65%的目标形态学 。Eterna30,对于不什么熟悉的人来说,是由Eterna的成员创建的30个目标形态学 的集合,这是一一俩个多多在线开放实验室,都都要让用户创建折叠到特定形态学 的序列。此外,它只都要90秒即可达到与之相同效果的任何一点法律土办法,并在三分钟内完成最先进性能的筛选。

一起去,在原本基准rfam.taneda上,Meta-LEARNA在10秒内产生了与最先进的法律土办法一样好的结果,刚刚在1分钟后准确度超过了什么法律土办法。一点结果与谷歌母公司DeepMind今年早些前一天开发的蛋白质折叠AlphaFold系统的结果非常相似,预示着RNA生物学研究工作具有良好的发展前景。

研究人员们在论文中写道:

全面的实证结果表明,大伙的法律土办法在所有基准上都实现了最新、最先进的性能,一起去在达到前一天的最先进性能方面也快了多少数量级。