ຄວາມກ້າວໜ້າ: AI ກວດພົບເຄື່ອງໝາຍມະເຮັງ "ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ" ຫຼາຍຮ້ອຍຊະນິດ

ໃນການທົດລອງຄັ້ງໜຶ່ງ, ເຄື່ອງມືທີ່ເອີ້ນວ່າ DOLPHIN ໄດ້ວິເຄາະຂໍ້ມູນຈຸລັງດ່ຽວຈາກຄົນເຈັບມະເຮັງຕັບອ່ອນ ແລະ ກວດພົບເຄື່ອງໝາຍພະຍາດຫຼາຍກວ່າ 800 ຢ່າງທີ່ເຄື່ອງມືທົ່ວໄປພາດໄປ.

ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລ McGill (ການາດາ) ໄດ້ພັດທະນາເຄື່ອງມືປັນຍາປະດິດ (AI) ໃໝ່ທີ່ສາມາດກວດຫາເຄື່ອງໝາຍພະຍາດວິທະຍາທີ່ເຄີຍເບິ່ງບໍ່ເຫັນພາຍໃນຈຸລັງແຕ່ລະຈຸລັງ, ເປີດໂອກາດໃຫ້ຄົນເຈັບສາມາດວິນິດໄສພະຍາດໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ມີທາງເລືອກໃນການປິ່ນປົວທີ່ຊັດເຈນກວ່າ.

ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວ, ເອີ້ນວ່າ DOLPHIN, ໄດ້ຖືກນຳສະເໜີໃນການສຶກສາທີ່ຕີພິມໃນວາລະສານ Nature Communications. ອີງຕາມຜູ້ຂຽນ, ວິທີການນີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ແພດຫຼຸດຜ່ອນ "ການລອງຜິດລອງຖືກ" ໃນການປິ່ນປົວໂດຍການກຳນົດວິທີການປິ່ນປົວທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບຄົນເຈັບແຕ່ລະຄົນ.

ເຄື່ອງໝາຍພະຍາດມັກຈະປະກົດເປັນການປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍໃນການສະແດງອອກຂອງ RNA, ເຊິ່ງສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງການມີຢູ່, ຄວາມຮຸນແຮງ, ຫຼືການຕອບສະໜອງຕໍ່ການປິ່ນປົວພະຍາດ.

ວິທີການວິເຄາະແບບດັ້ງເດີມຈະສັງເຄາະພຽງແຕ່ໃນລະດັບຂອງ gene ເທົ່ານັ້ນ, ເຮັດໃຫ້ສັນຍານສຳຄັນຫຼາຍຢ່າງຖືກປິດບັງ. DOLPHIN ໃຊ້ AI ເພື່ອວິເຄາະລາຍລະອຽດວ່າສ່ວນນ້ອຍໆທີ່ເອີ້ນວ່າ exon ເຊື່ອມຕໍ່ກັນແນວໃດ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເປີດເຜີຍເຄື່ອງໝາຍທາງພັນທຸກໍາທີ່ເຄີຍຖືກມອງຂ້າມ.

"ພັນທຸກໍາບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນໜ່ວຍດຽວເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຄືກັບຊຸດ Lego ທີ່ປະກອບດ້ວຍຊິ້ນສ່ວນນ້ອຍໆຫຼາຍຊິ້ນ. ໂດຍການສັງເກດເບິ່ງວ່າຊິ້ນສ່ວນເຫຼົ່ານີ້ເຊື່ອມຕໍ່ກັນແນວໃດ, ເຄື່ອງມືຂອງພວກເຮົາກວດພົບເຄື່ອງໝາຍພະຍາດທີ່ສໍາຄັນທີ່ຖືກມອງຂ້າມມາດົນແລ້ວ," ນັກສຶກສາລະດັບປະລິນຍາໂທ Kailu Song, ຜູ້ຂຽນນໍາຂອງການສຶກສາກ່າວ.

ໃນການທົດລອງຄັ້ງໜຶ່ງ, DOLPHIN ໄດ້ວິເຄາະຂໍ້ມູນຈຸລັງດ່ຽວຈາກຄົນເຈັບມະເຮັງຕັບອ່ອນ ແລະ ຄົ້ນພົບເຄື່ອງໝາຍພະຍາດຫຼາຍກວ່າ 800 ຢ່າງທີ່ເຄື່ອງມືທົ່ວໄປພາດໄປ.

ດັ່ງນັ້ນ, ລະບົບສາມາດຈຳແນກຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຄົນເຈັບທີ່ເປັນມະເຮັງທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ແລະ ຄົນເຈັບທີ່ເປັນມະເຮັງທີ່ກຳລັງລະບາດຢ່າງໄວວາ ແລະ ຜູ້ທີ່ມີສະພາບທີ່ບໍ່ຮຸນແຮງ, ເຊິ່ງສະໜອງຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນໃຫ້ທ່ານໝໍເພື່ອພັດທະນາແຜນການປິ່ນປົວທີ່ເໝາະສົມ.

ນອກເໜືອໄປຈາກການນຳໃຊ້ຕົວຈິງໃນທັນທີແລ້ວ, ໂຄງການດັ່ງກ່າວຍັງເປັນພື້ນຖານໃຫ້ແກ່ເປົ້າໝາຍໄລຍະຍາວຂອງການສ້າງແບບຈຳລອງເຊວເສມືນ.

ໂປຣໄຟລ໌ຈຸລັງດ່ຽວທີ່ລະອຽດທີ່ DOLPHIN ສ້າງຂຶ້ນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈໍາລອງພຶດຕິກໍາຂອງຈຸລັງ ແລະ ການຕອບສະໜອງຂອງຢາກ່ອນເຂົ້າສູ່ການທົດລອງໃນຫ້ອງທົດລອງ ຫຼື ທາງຄລີນິກ, ເຊິ່ງຊ່ວຍປະຢັດເວລາ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ທີມງານຄົ້ນຄວ້າໄດ້ກ່າວວ່າຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນການຂະຫຍາຍການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືນີ້ໄປສູ່ຫຼາຍລ້ານຈຸລັງ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງສ້າງຮູບແບບຈຸລັງເສມືນທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ.

(VNA/ຫວຽດນາມ+)

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://www.vietnamplus.vn/dot-pha-ai-phat-hien-hang-tram-dau-an-ung-thu-vo-hinh-post1067476.vnp