TechFusion.ruМедицинаДайджест достижений биотехнологии и генной инженерии #3

Дайджест достижений биотехнологии и генной инженерии #3

Apple

Мы регулярно рассказываем о последних открытиях и интересных достижениях в мировых и российских технологиях, связанных с работой человеческого организма. Это могут быть как классические биотехнологии — медицинские  открытия, генная инженерия и работа с биоматериалами, — так и технологические новинки, расширяющие возможности для восприятия окружающего мира и человеческого тела

В новом выпуске: человеческая интуиция в помощь машинному интеллекту, миниатюрные приборы для мониторинга состояния человека, нейронные сети на службе медицины и спектральный анализ при помощи смартфона

К искусственному интеллекту добавят интуицию

Каждый день человек принимает десятки решений, и далеко не все из них базируются на логике и детальном анализе информации. Гораздо чаще в повседневной жизни мы используем интуицию. Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) подумали: а что, если искусственный интеллект слишком логичен? Для того чтобы сделать машины более «человечными» и улучшить их способность принимать решения, ученые решили добавить им немного интуиции.

human intuition

Интуиция для ИИ? Почему бы нет. Фото: pixabay.com

Среди всех людей лишь небольшая группа умеет отлично планировать сложные процессы. Вероятно, эти люди, помимо типичных алгоритмов, пользуются каким-то «шестым чувством», предположили ученые. И решили проанализировать, чем отличается процесс принятия решений у этих «гениальных планировщиков», а затем добавить найденные закономерности к компьютерным алгоритмам.

Профессор MIT Джули Ша и ее коллеги собрали 36 студентов MIT — предположив, что люди, поступившие в лучший технический вуз в мире, обладают навыками принятия решений гораздо выше среднего. Исследователи дали студентам две сложные задачи на планирование, а затем проанализировали методы, которыми те пользовались. Выяснилось, что некоторые принципы, которыми пользовались студенты для решения задач, нельзя отнести к сложным алгоритмам — скорее к линейной логике и интуиции. Например, планирование полетов студенты начинали с рассуждений вроде «Допустим, в каждый город должен летать максимум один рейс». За таким утверждением не стоит никакой формальной логики — лишь предположение. Тем не менее, решения студентов, построенные на таких догадках, оказались лучше сложных компьютерных стратегий.

Когда исследователи внесли в машинные алгоритмы элементы рассуждений, предложенных студентами, компьютеры стали решать задачи планирования на 10-15% точнее. По словам Джули Ша, необходимо и дальше исследовать процесс принятия решений эффективных в своих сферах людей (например, как гениальные врачи ставят диагнозы), а затем использовать находки для совершенствования компьютерных алгоритмов.

Монитор в желудке

Все большую популярность набирают различные фитнес-трекеры, носимые кардиомониторы и прочие гаджеты, позволяющие следить за жизненными показателями: пульсом, давлением, вариабельностью сердечного ритма. По электическому сопротивлению кожи биоинженеры пытаются измерять содержание разных веществ, например, уровень сахара в крови.

gastric battery

Эксперименты с «таблеткой». Фото: nature.com

Но все эти методы имеют свои ограничения. Носимые гаджеты подвержены воздействиям, тряске, могут недостаточно плотно прилегать к коже, и все это влияет на точность измерений. К тому же, их нужно постоянно заряжать.

Исследователи из MIT и Женской больницы Бригхэма придумали «волшебную таблетку», которая решит эти проблемы. Причем это действительно своего рода таблетка — небольшой девайс, 40 мм в длину, 12 мм в диаметре, который может собирать данные об организме изнутри. Нужно лишь проглотить его, а дальше в ход пойдут сенсоры — они начнут передавать данные о состоянии организма на ваш смартфон.

Девайс работает по принципу гальванического элемента — обычной батарейки. Первая в мире батарейка, которую придумал Алессандро Вольта, выглядела так: пластинки из двух металлов — цинка и меди, помещались в раствор электролита — соляной кислоты. Реакция между металлами и соляным раствором приводила к движению электронов по проводу, который соединял пластины — возникал электрический ток.

Разработчики монитора сделали примерно то же самое: на поверхность гаджета они поместили электроды из цинка и меди. А как же электролит? Его роль играет желудочный сок, в состав которого входит соляная кислота. Как только гаджет попадает в желудок, он активируется, и сенсоры, расположенные на нем, начинают отслеживать жизненные показатели: температуру, пульс и прочие, — и передавать их в приложение на смартфоне.

Как и любая батарейка, такой девайс имеет ограниченный срок работы. Через неделю-другую гаджет выходит из организма… естественным путем. Но за время своей работы он успевает собрать достаточно высокоточных данных.

Разработчики считают, что такой гаджет может использоваться не только как монитор, но и как диспенсер для лекарств. В заданное время он может выбрасывать в желудок определенные дозы препарата. Это может облегчить жизнь людям, которым необходимо принимать лекарства регулярно и в строго определенное время.

Также устройство можно использовать для подбора терапии, например, от высокого давления: «таблетка» будет выбрасывать разные дозы лекарства и тут же собирать данные, как организм реагирует на него. А врач пациента, проанализировав эти данные, сможет выбрать оптимальную дозировку.

Нейронные сети для лечения рака

Современные нейронные сети не просто распознают картинки и «угадывают» существующие объекты — они в состоянии создавать новые. Такие умные алгоритмы называют генеративными нейронными сетями. Ученые решили использовать их для разработки новых лекарств — в первую очередь, для лечения рака.

В чем сложность создания лекарства от рака? В том, что эта болезнь крайне неоднородна. Существуют тысячи различных мутаций, которые вызывают неконтролируемое деление клеток и рост злокачественных опухолей. Подобрать вручную «антидот» для каждой из них — задача, которая кажется невыполнимой.

Архитектура нейронной сети

Рис.: Архитектура нейронной сети

На помощь приходят современные технологии, в частности, нейронные сети. Сегодня в базе неорганических молекул, о которых известно человечеству — десятки миллионов веществ. Из всех этих молекул можно попробовать создать эффективное лекарство, но для этого нужно тщательно изучать их свойства, пробовать разные комбинации. Это долго и дорого, поэтому ученые в основном используют хорошо изученные молекулы, а это лишь доля процента от всех доступных.

Ученые из МФТИ совместно с Mail.Ru Group и Insilico Medicine решили обучить нейронные сети «придумывать» молекулярные структуры, которые лягут в основу новых лекарств.

Нейронную сеть «натренировали» на множестве хорошо изученных молекул. Затем ее использовали для анализа 72 миллионов молекул из базы химических соединений PubChem — программа должна была выбрать соединения, которые могут иметь противораковый эффект. Выяснилось, что на многие предсказанные нейросетью вещества уже есть патенты, а другие молекулярные структуры — хорошие кандидаты для дальнейшего изучения в лаборатории.

Один из авторов исследования, профессор МФТИ Александр Жаворонков надеется, что в будущем нейронные сети помогут разрабатывать индивидуальное лечение для пациентов с тяжелыми и редкими заболеваниями. По его мнению, искусственный интеллект изменит фармацевтическую индустрию — и трансформация начнется уже в этом году.

Чип-радиатор

Еще одну миниатюрную новинку для мониторинга состояния тела человека придумали в Калифорнийском университете в Ирвайне. Это небольшой чип, который излучает радиоволны в частотном диапазоне 110-300 Ггц. Они легко проходят сквозь твердые поверхности (такие, как кожа) и дают возможность рассмотреть органы и ткани в высоком разрешении.

radiator chip

Радиатор-диагност. Фото: UCI

Эта новинка, которую прозвали «радиатором», отличается от прочих инструментов медицинского мониторинга несколькими важными свойствами. Во-первых, точность прибора можно настраивать под нужды исследователя — можно как просканировать целый орган, так и (в будущем) отдельные белки. Во-вторых, вся «начинка» находится на небольшом чипе, который можно вставить в любой гаджет. Наконец, технология позволяет не только собирать данные, но и отправлять их по беспроводной связи.

Представьте себе картинку: доктор проводит вдоль вашего тела компактным сканером, который помещается в одной руке, и получает четкие изображения всех ваших органов. Затем с того же устройства он отправляет гигабайты данных на сервер, а искусственный интеллект обрабатывает картинки и ищет отклонения от нормы и ставит диагноз. Никаких рентгенов и МРТ, возможность ошибки при анализе снимков сведена к минимуму. Прекрасная перспектива, не правда ли? Создатели «радиатора» надеются, что их изобретение приблизит нас к этому светлому будущему.

Смартфон-анализатор 

Не все же ученым пытаться рассмотреть человеческое тело изнутри. Не менее интересно взглянуть на другие объекты. Например, из чего состоит то, что мы едим и пьем?

В принципе, ответ на этот вопрос давно можно получить благодаря спектральному анализу. Каждое вещество имеет свой «портрет» — оно поглощает и испускает излучение на строго определенных частотах. Если облучить вещество излучением с широким спектром частот (каждая частота соответствует своей длине волн), то часть из них поглотится. Частоты, на которых  произошло поглощение, и дают портрет вещества. Даже если в состав материала входят различные вещества, ученые могут вычислить каждое из них.

Apple

Анализ яблока. Фото: fraunhofer.de

Недавно группа исследователей из института Фраунгофера представила приложение для смартфона, которое позволит пользователю самостоятельно производить подобный анализ. Как это возможно? Ведь камеры у наших смартфонов самые обычные.

Вместо того чтобы облучать объект последовательно разными длинами волн, приложение генерирует световые потоки различных цветов, меняющихся за доли секунды. И анализирует реакцию. Видите яблоко на прилавке, с надписью «органические продукты», но сомневаетесь? Достаньте смартфон, запустите приложение, направьте его на объект — и получите информацию, например, содержит ли яблоко остатки пестицидов. По утверждению разработчиков, алгоритмы интеллектуального анализа позволяют приложению компенсировать ограниченную производительность смартфона, а также скромные возможности камеры и дисплея.

Приложение имеет интересный коммерческий потенциал и может использоваться в самых разных областях: для контроля качества пищевых продуктов, косметических средств или даже в сельском хозяйстве — фермеры смогут получать информацию о том, достаточно ли питательных веществ в почве или пора использовать удобрение.

Остановитесь! Бежать скачивать приложение пока рано. Его только тестируют в лаборатории. Создатели хотят сначала проработать конкретные пользовательские сценарии и «натренировать» приложение на различных объектах, а уже потом выпустить его на рынок. Есть надежда, что это произойдет к концу года.