識別文字的AI也能發(fā)現(xiàn)新冠病毒變異

伽利略曾認為自然是用數(shù)學書寫，而生物學可能是用文字來書寫。自然語言處理（下文簡稱 NLP）算法現(xiàn)在能夠生成蛋白質序列，并預測病毒突變、包括預測能幫助新冠病毒躲避免疫系統(tǒng)攻擊的關鍵突變。

上述之所以能實現(xiàn)，得益于一重要洞見，即生物系統(tǒng)許多特性可以用單詞和句子來解釋。麻省理工學院計算生物學家邦妮·伯格說：“我們正在學習進化的語言?！?/p>

過去幾年里，遺傳學家喬治·丘奇的實驗室團隊、Salesforce 團隊等研究人員已經(jīng)證明，蛋白質序列和遺傳密碼可以使用 NLP 技術建模。

最近，伯格及其同事的研究發(fā)表于《科學》雜志。在研究中，伯格等人將幾種毒株集合在一起，利用 NLP 來預測能幫助病毒躲避人體免疫系統(tǒng)抗體的突變。病毒躲過抗體稱作“病毒免疫逃逸”，該研究的基本觀點認為，免疫系統(tǒng)解讀病毒類似于人類解讀句子。

Salesforce 科學家阿里·馬達尼正利用 NLP 預測蛋白質序列，他說：“論文寫得很好，延續(xù)之前工作的發(fā)展勢頭?！?/p>

伯格團隊使用了語法和語義（或稱意義）這兩種語言學概念，病毒感染宿主的能力等遺傳或進化適應性特征，可從語法正確程度的角度來解讀。病毒傳染性強，在語法層面為正確；病毒傳染性不強，則為不正確。

同樣，病毒突變可以用語義來解釋。比如，病毒表面蛋白質突變，某些抗體便無法發(fā)現(xiàn)病毒，像這樣導致病毒在環(huán)境中與其它事物區(qū)分開來的變異，便是改變了病毒的語義。病毒突變可以有不同語義，而每一種有自身語義的病毒可能需要不同抗體來解讀。

為建立這些特性的模型，研究人員使用了 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡，LSTM 誕生在基于變形金剛的神經(jīng)網(wǎng)絡出現(xiàn)之前，后者現(xiàn)為 GPT-3 等大型語言模型所使用。LSTM 等存在較久的網(wǎng)絡所需訓練數(shù)據(jù)比變形金剛少得多，并且在許多應用中仍然表現(xiàn)良好。

研究人員不是用數(shù)百萬個句子，而是利用取自三種病毒的數(shù)千個基因序列訓練 NLP 模型。這些序列為流感病毒株的 4.5 萬個獨特序列、HIV 病毒株的 6 萬個獨特序列、以及新冠病毒病毒株的 3000 到 4000 個獨特序列。麻省理工學院研究生布萊恩·希建立了模型。他說：“由于對新冠病毒的監(jiān)測較少，新冠病毒的數(shù)據(jù)較少?！?/p>

NLP 模型在數(shù)學空間中對單詞進行編碼，單詞和單詞間若含義相近，距離會更近，反之，距離則更遠。這一過程稱為“嵌入”。在病毒層面，基因序列的嵌入便是根據(jù)病毒突變的相似性，對病毒進行分組。

該方法的總目標，是識別那些可能幫助病毒逃逸免疫系統(tǒng)、且不降低病毒傳染性的突變，也就是說要識別那些改變病毒含義、而又不導致病毒語法錯誤的突變。為測試模型，研究團隊使用評估機器學習模型所做預測的通用度量標準，該標準給精確度打分的區(qū)間為 0.5（相當于意外發(fā)生的概率）到1（完美）。

研究中，研究人員采用由模型識別、最有可能出現(xiàn)的突變，并在實驗室中利用病毒，檢查這些突變中有多少確實是會幫助病毒逃逸免疫的突變。精確度分數(shù)最低值為針對 HIV 病毒株的預測結果精確度，為 0.69；最高值為針對新冠病毒病毒株的預測結果精確度，為 0.85。研究人員表示，實驗結果比其他最先進模型的結果要好。

預先警告

知道可能會有哪些突變，醫(yī)院和公共衛(wèi)生當局便更容易提前計劃。例如，要模型顯示出某種流感病毒的語義自 2020 年以來發(fā)生了多大變化，就能預計人們已經(jīng)產生的抗體在今年會發(fā)揮多大作用。

該研究團隊表示，正在根據(jù)新冠病毒新變種運行模型。針對的新變種包括英國出現(xiàn)的變異病毒、丹麥水貂體內出現(xiàn)的變異病毒、以及南非、新加坡和馬來西亞出現(xiàn)的變異病毒。研究人員已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，這些變異病毒免疫逃逸潛力可能很高，但尚未在實驗室外進行測試。

不過，模型沒有預測到南非變異病毒出現(xiàn)的一種變異。人們已經(jīng)開始擔心，這種變異可能幫助病毒躲避疫苗接種，目前研究人員正在嘗試探明原因。伯格說：“南非變異病毒里包含多個突變，我們認為，這些突變組合起來產生的效應可能會導致免疫逃逸?！?/p>

使用 NLP 可以加速原本緩慢的研究進程，以前是從醫(yī)院里一名新冠患者身上提取病毒、測序基因組，并在實驗室里重新創(chuàng)造和研究相應突變。項目研究人員麻省理工學院生物學家布賴恩·布萊森說，以前的做法可能需要幾周時間，NLP 模型可以直接預測潛在突變，實驗室研究便找到重點、工作速度也加快。

布萊森說：“整個工作很大開眼界?！泵恐芏加行虏《拘蛄小２既R森說：“一邊更新模型，一邊跑去實驗室進行實驗測試，很奇妙。計算生物學好就好在這?！?/p>

但這也只是開始。將基因突變視為語義變化，可以在生物學中有不同應用。布萊森說：“一個好類比，能起很大作用。”

例如，希認為研究團隊的方法可以應用于研究抗藥性。希說，“比如癌細胞蛋白質對化療產生耐藥性、或者細菌蛋白質對抗生素產生耐藥性”，這些變異也可以看作是意義上出現(xiàn)變化，“我們解讀語言模型，可以有很多創(chuàng)意?！?/p>

馬達尼說：“我認為，生物學正處在革命邊緣。我們不再僅僅收集大量數(shù)據(jù)，而正在轉向學習如何深入理解數(shù)據(jù)?！?/p>

總體來說，研究人員正在關注 NLP 的發(fā)展，同時發(fā)掘語言和生物學之間的新類比，來利用NLP取得的進步。不過，布萊森、伯格和希都認為，生物學和 NLP 算法交叉可以是雙向，即新 NLP 算法受生物學概念啟發(fā)而誕生。伯格說：“生物學有自己的語言?！?br /> 責任編輯：lq6