升級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地發(fā)現(xiàn)與疾病相關(guān)的基因

（文章來(lái)源：教育新聞網(wǎng)）

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)揭示了大量基因表達(dá)數(shù)據(jù)中的模式，并發(fā)現(xiàn)了與疾病相關(guān)的基因。來(lái)自瑞典林雪平大學(xué)的開(kāi)發(fā)人員希望該方法最終可以應(yīng)用于精密醫(yī)學(xué)和個(gè)性化治療。

科學(xué)家根據(jù)不同蛋白質(zhì)或基因如何相互作用來(lái)繪制生物系統(tǒng)圖。他們使用人工智能(AI)，研究了是否有可能通過(guò)深度學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)生物網(wǎng)絡(luò)，其中通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體。

“我們第一次使用深度學(xué)習(xí)來(lái)發(fā)現(xiàn)與疾病相關(guān)的基因。這是分析大量生物信息或“大數(shù)據(jù)”的一種非常有效的方法，”林雪平大學(xué)物理，化學(xué)和生物學(xué)系(IFM)的Sanjiv Dwivedi說(shuō)。

科學(xué)家使用了一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包含有關(guān)許多人中20,000個(gè)基因的表達(dá)模式的信息。這些信息是“未分類(lèi)的”，因?yàn)檠芯咳藛T沒(méi)有提供人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，即哪些基因表達(dá)模式來(lái)自疾病患者，哪些來(lái)自健康人。然后訓(xùn)練AI模型以發(fā)現(xiàn)基因表達(dá)模式。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由幾層組成，其中對(duì)信息進(jìn)行數(shù)學(xué)處理。該系統(tǒng)包括傳遞信息處理結(jié)果的輸入層和輸出層。在這兩層之間是幾個(gè)隱藏層，在其中進(jìn)行計(jì)算。當(dāng)科學(xué)家訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，他們想知道是否有可能確切了解其工作原理。

“當(dāng)我們分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)第一隱藏層在很大程度上代表了各種蛋白質(zhì)之間的相互作用。相反，在模型的更深層，在第三層，我們發(fā)現(xiàn)了不同細(xì)胞類(lèi)型的組。鑒于我們的網(wǎng)絡(luò)是從未分類(lèi)的基因表達(dá)數(shù)據(jù)開(kāi)始的，這種與生物學(xué)相關(guān)的分組是自動(dòng)產(chǎn)生的，這非常有趣?！?IFM高級(jí)講師兼研究負(fù)責(zé)人Mika Gustafsson說(shuō)。

然后，科學(xué)家們研究了他們的基因表達(dá)模型是否可以用來(lái)確定哪些基因表達(dá)模式與疾病有關(guān)，哪些與健康有關(guān)。他們證實(shí)，該模型找到了可驗(yàn)證人體生物學(xué)機(jī)制的相關(guān)模式。由于該模型是使用未分類(lèi)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的，因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能已經(jīng)找到了全新的模式。研究人員現(xiàn)在計(jì)劃從生物學(xué)的角度研究這種先前未知的模式是否相關(guān)。

“我們認(rèn)為，該領(lǐng)域取得進(jìn)展的關(guān)鍵是了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這可以教會(huì)我們有關(guān)生物學(xué)環(huán)境的新知識(shí)，例如許多因素相互作用的疾病。我們相信，我們的方法所提供的模型更易于推廣，可用于許多不同類(lèi)型的生物學(xué)信息?！?br /> Gustafsson說(shuō)。

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