Zusammenfassung:
Microsoft Research hat kürzlich offiziell ein Forschungssystem für künstliche Intelligenz namens Quine veröffentlicht und es als „biologisches Weltmodell“ für den Bereich der Biowissenschaften definiert. Das System soll Wissenschaftlern helfen, komplexe biologische Mechanismen zu verstehen, den Prozess der Arzneimittelentdeckung zu beschleunigen und Durchbrüche in der Forschung zu schweren Krankheiten wie Krebs zu fördern.
Microsoft gab an, dass das Unternehmen in den letzten Jahrzehnten weiterhin in die Forschung im Bereich der Computerbiologie investiert hat, darunter Immunologie, Virologie, Genomik, biomedizinische Bildgebung, Zellbiologie und Protein-Engineering. Da die biowissenschaftliche Forschung immer komplexer wird, können herkömmliche Modelle oft nur Daten in einem einzigen Bereich verarbeiten, während echte biologische Systeme Interaktionen auf mehreren Ebenen wie Genen, Proteinen, Zellen und Geweben beinhalten. Daher wollte das Forschungsteam ein System aufbauen, das Schlussfolgerungen über verschiedene Maßstäbe und Datentypen hinweg durchführen kann.
Quine besteht aus zwei Kernteilen. Eines davon ist das biologische Weltmodell, das gemeinsam auf mehrere Datentypen wie Genomen, Proteine, chemische Moleküle, RNA, Zellzustände und biologische Bilder trainiert werden kann, um einen einheitlichen Wissensrepräsentationsrahmen zu schaffen. Bei der zweiten handelt es sich um eine interaktive Forschungsplattform, die wissenschaftliche Literatur, experimentelle Werkzeuge, Argumentationsmodelle, Labore und wissenschaftliche Forscher selbst miteinander verbindet, um einen vollständig geschlossenen wissenschaftlichen Forschungskreislauf zu bilden.
Microsoft ist davon überzeugt, dass Quine nicht dazu dient, Experimente zu ersetzen, sondern Wissenschaftlern dabei zu helfen, potenzielle Forschungsrichtungen zu prüfen und zu priorisieren, bevor teure und zeitaufwändige experimentelle Ressourcen investiert werden. Das System kann die wahrscheinlichen Auswirkungen einer Intervention auf der Grundlage des vorhandenen Wissens vorhersagen und so die Effizienz des Versuchsdesigns verbessern.
Quine wird zur Untersuchung des duktalen Adenokarzinoms der Bauchspeicheldrüse in einer Gemeinschaftsstudie mit dem Broad Institute der Harvard University und dem MIT eingesetzt. Das Forschungsteam wollte eine seit langem bestehende Hypothese überprüfen, dass das Tumorverhalten und die Arzneimittelreaktion nicht nur durch genetische Faktoren, sondern auch durch Veränderungen im Zellzustand beeinflusst werden.
Mithilfe von Quine analysierten und bewerteten Forscher Tausende von Kandidatenverbindungen, um diejenigen zu finden, die Tumorzellen am wahrscheinlichsten in einen günstigeren therapeutischen Zustand versetzen. Die anschließende Laborvalidierung zeigte, dass die vom System ausgewählten Kandidatenverbindungen mit hoher Priorität tatsächlich die signifikantesten erwarteten Wirkungen hervorriefen.
Microsoft gab bekannt, dass die Screening- und Verifizierungsarbeiten für Verbindungen, deren Abschluss in der Vergangenheit möglicherweise Monate gedauert hat, mithilfe von Quine in nur einem Wochenende abgeschlossen wurden, vom Screening bis zur experimentellen Verifizierung, wodurch der Forschungszyklus erheblich verkürzt und die Forschungs- und Entwicklungskosten gesenkt wurden.
Während des Forschungsprozesses ergab sich auch eine unerwartete Entdeckung. Quine testete nicht nur bestehende Hypothesen, sondern sagte auch voraus, dass einige der Verbindungen Krebszellen in einen dritten Zellzustand führen würden, auf den man sich zuvor nicht konzentriert hatte, und nachfolgende experimentelle Ergebnisse bestätigten diese Vorhersage. Forscher glauben, dass dies zeigt, dass künstliche Intelligenz nicht nur den experimentellen Prozess beschleunigen, sondern Wissenschaftlern möglicherweise auch dabei helfen kann, neue biologische Gesetze zu entdecken.
Gleichzeitig startete Microsoft das Forscherprogramm Quine Fellows und lud Forscher aus den Bereichen Biowissenschaften und Medizin ein, sich an der Nutzung dieses Systems zu beteiligen und dem Microsoft-Team Feedback zu geben. Das Unternehmen hofft, die Modellfähigkeiten durch reale wissenschaftliche Forschungsszenarien weiter zu verbessern und praktischere Anwendungsrichtungen zu erkunden.
Microsoft betont, dass Quine immer noch eine experimentelle wissenschaftliche Forschungstechnologie ist und nur zu Forschungszwecken dient und nicht für die klinische Diagnose oder medizinische Entscheidungsfindung geeignet ist. Die vom System generierten Schlussfolgerungen müssen von professionellen Forschern überprüft und durch reale Experimente verifiziert werden, bevor sie übernommen werden können. Mit zunehmender Reife der Technologie plant Microsoft, den Einsatzbereich verwandter Technologien durch Plattformen wie Microsoft Discovery schrittweise zu erweitern.
Da künstliche Intelligenz immer stärker in die wissenschaftliche Forschung einfließt, geht Microsoft davon aus, dass Systeme wie Quine voraussichtlich ein wichtiger Bestandteil der zukünftigen wissenschaftlichen Forschungsinfrastruktur werden. Durch die enge Verknüpfung von rechnerischem Denken und experimenteller Verifizierung können Wissenschaftler möglicherweise den gesamten Prozess von der Fragestellung bis zur Entdeckung schneller abschließen und so die Entwicklung neuer Arzneimittel und Innovationen in den Biowissenschaften beschleunigen.
Weitere Informationen:
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-quine-an-ai-research-system-designed-for-the-complexity-of-biology/
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