bts merchandisebts shopbts sweatshirtbts clothesarmy bombbts official army bombbangtan bombbts army bomb ver 4bts army bomb ver 3bts army bombbts light stickbts official light stickbts light stick ver 4bts light stick ver 3bts dollsbt21 plushiesbts hoodiebts jacketbt21 hoodiebts shirt
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.