OpenAI יחד עם חברת הביוטק PerturbAI ו-Scripps Research הדגימו כיצד סוכני בינה מלאכותית מבוזרים יכולים להאיץ את העבודה עם מכלולי נתונים ביולוגיים עצומים.
הצוות השתמש באלפי סוכנים המבוססים על GPT-Rosalind כדי לנתח את אטלס ה-CRISPR של המוח השלם — נתונים על השפעת פגיעות בגנים על מיליוני תאי מוח של עכבר. כל סוכן חקר גן אחד: ניתח תגובות תאיות, חיפש קשרים בספרות המדעית והציע הסברים אפשריים.
התהליך כולו ארך 32 דקות. החוקרים מעריכים כי ניתוח ידני וסקירת ספרות דומים עבור גן אחד היו עשויים לארוך מחודשים עד שנה.
מהי המהות
הבינה המלאכותית לא ערכה ניסויים חדשים ולא הוכיחה את סיבת המחלה. היא עיבדה במהירות נתונים קיימים, מצאה דפוסים והציעה השערות שאותן יכולים כעת החוקרים לבדוק במעבדה.
התוצאות אוחדו לאטלס חשיבה — מפה שבה מקושרים גנים, השפעות תאיות, פרסומים מדעיים ומנגנונים אפשריים. אטלס כזה עוזר לחוקרים לא לעבור ידנית על הנתונים, אלא לראות מיד את הכיוונים המבטיחים ביותר.
מדוע זה חשוב
הערך העיקרי של הפרויקט הוא ההיקף. אלפי סוכנים ניתחו במקביל נתונים על מיליוני תאים וציטטו יותר מ-700 מקורות מדעיים. לשם השוואה: סוכן בודד באותו מבחן השתמש רק ב-11 מקורות.
בהשוואה עיוורת ביולוגים בחרו לעתים קרובות יותר בדוחות של הסוכנים המבוזרים — ב-75% מהמקרים. אין זה אומר שהבינה המלאכותית תמיד צודקת, אך זה מראה שהמערכת מסוגלת להפיק מסקנות מחקריות מועילות ומבוססות היטב.
מה נמצא
בין ההשערות — הבדלים בלתי צפויים בפעולת הגנים Tsc1 ו-Tsc2 במוח הקטן: פגיעה ב-Tsc2 שינתה את פעילותם של עשרות גנים, ואילו Tsc1 — כמעט ולא.
דוגמה נוספת קשורה לגן DCTN1, שמוטציות בו קשורות למחלה נוירודגנרטיבית נדירה — תסמונת פרי. פגיעה בגן זה הגבירה את הביטוי של גנים המעורבים בסינתזת כולסטרול. אין זו סיבה מוכחת למחלה, אלא עקבות אפשריות הדורשות בדיקות נוספות.
מה הלאה
אטלס החשיבה כבר זמין לחוקרים: ניתן להשתמש בו לחיפוש השערות חדשות ולתכנון ניסויים.
השותפים רואים בגישה דרך למצוא מהר יותר מטרות פוטנציאליות לתרופות. אם השיטה תאומת על נתונים אחרים, היא עשויה להפוך את החיפוש אחר תרופות חדשות לשיטתי יותר. אך לעת עתה זהו שלב מוקדם: הבינה המלאכותית מציעה רעיונות, והמסקנות הסופיות נותרות בידי החוקרים והניסויים במעבדה.
