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人工智能破解生物學最大謎團之一: 蛋白質

半個世紀以來,預測一種蛋白質如何折疊成其特有的三維形狀一直困惑著科學家,也是生物學的重大挑戰之一。

但專家們宣佈,這個生物界最大謎團之一現在基本上已經被人工智能AI破解。

總部在倫敦的英國人工智能公司DeepMind(深度思考)稱,他們「基本上解開了這一難題」。

更好地理解和預測蛋白質形狀對未來新藥的開發起到關鍵作用。谷歌旗下的DeepMind所取得的科技進步預期有望加速對包括新冠在內等一系列疾病的研究。

無論是酵素、抗體或是化學傳訊素費洛蒙,都與蛋白質的作用有關,因此這也對於未來科學家研究病毒、新冠病毒或是癌症細胞表面的受體,都有助加速研究、了解。研究團隊中的馬里蘭大學教授姆特(John Moult)也說,小小的病毒就可以讓人類健康造成災難性影響,因此人類更需要了解這些蛋白質如何運作。

此計畫的相關研究成果與資料都是以公開資料庫進行,目前進行的AI系統Casp-14的準確率很高,有2/3的實驗樣本準確率與實驗室相當,其他雖然也很高但有調整空間,他們雖然還要持續用比較複雜的蛋白質分子進行AI的優化,但對於未來的發展充滿著期待。

用途和意義

明確蛋白質的三維結構對開發新藥以及了解包括癌症、失智症以及傳染性疾病至關重要。

以新冠為例,科學家一直在試圖研究新冠病毒表面的刺突蛋白是如何與人類細胞中的受體相互作用的。

倫敦大學學院的馬丁教授告訴BBC記者,了解蛋白質序列如何折疊成三維形狀其實是生物學最基本的問題之一。他解釋說,蛋白質的功能完全取決於它的三維結構形狀,而蛋白質功能則關係著我們健康與疾病的一切。

因此,了解了蛋白質的三維結構有助於人們設計新藥、防治疾病,無論是遺傳疾病還是感染疾病。

生物學最大謎團之一

歐洲生物信息研究所桑頓教授(Prof Dame Janet Thornton)表示,蛋白質折疊成獨一無二的美麗三維結構堪稱是生物學上最大的謎團之一。

她解釋說,如果能更好地了解和預測蛋白質結構就意味著人類將能更好地了解生命、進化以及疾病和健康等問題。

接下來,更多的科學家希望能檢測這些數據以確定AI方法到底有多凖確、多細緻。

目前,人類對蛋白質的知識仍存在缺口,包括多種蛋白質是如何組合到一起的,以及蛋白質如何與其他分子,例如脫氧核糖核酸(DNA)和核糖核酸(RNA)相互互動。

克雷什塔夫維奇博士表示,現在基本上解決了單一蛋白質的結構問題。它為未來找到蛋白質復合體結構形狀的新方法打開了一道大門。正是這些眾多蛋白質復合體的共同作用才形成了生命的主要機制以及其他功能。

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搶進人工智慧AI市場 奇景攜手Edge Impulse

Edge Impulse共同創辦人兼首席執行長Zach Shelby表示,嵌入式機器學習在工業、企業和消費者應用上機會無窮無盡,讓客製化及數據驅動化(Data-driven)的價值展現出來,Edge Impulse 結合奇景AI處理器和視覺全時感測器,使能嵌入任何地方的極低功耗機器學習得以實現,為這些市場帶來重大的改變,為客戶帶來新的價值與商機。

奇景光電執行長吳炳昌表示,奇景和Edge Impulse 聯手幫助開發者,提供免費、高資通安全、高隱私安全以及易於使用的嵌入式AI推理開發工具,創造嶄新的用戶體驗,Edge Impulse 簡化了神經網絡的創建,容易上手 ,能在奇景各式產品上,包含AI 處理器和全時感測器,以超低功耗運行。

如果今天不是沒有AI數據,而是數據很多,又該從何下手呢?

我建議,嘗試減少訓練AI人工智慧時的「 數據大小 」和「 數據筆數 」。

過去曾經處理過一個AI專案,數據多達2億筆。第一次實驗,把數據全部餵進AI模型,取得結果。第二次,只拿其中有代表性的500萬筆出來訓練人工智慧。

猜猜結果如何?兩次實驗的表現,只差異不到1%。

所以,如果企業對於AI數據的品質和數量有一定程度的自信根據,其實不用把數據全部餵進AI模型訓練(Model Training),只用有代表性的AI數據來訓練就可以了。市面上很多常見的AI工具(Cluster),可以做到這點,幫助省時省力。

AI數據小學堂:模型指標(metrics)

在做模型實驗時,通常會用混淆矩陣(Confusion Matrix)的四種指標:TP(True Positive)、TN(True Negative)、FP(False Positive)、FN(False Negative),以及Count、Unique和Accuracy等等函數,來判斷這個模型的表現好不好。

P或TN值,代表模型辨識的答案正確,和預期結果一致。例如:模型正確判斷出「這是一隻貓」、「這不是一隻貓」。而FP或FN值,則代表模型的判斷錯誤,例如「明明是貓,模型卻說不是貓」、「明明不是貓,模型卻說它是貓」。

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