Ģenētikas inženierijas revolūcija ar mākslīgo intelektu
Profluent ir panācis zinātnisku pārmaiņu, ieviešot OpenCRISPR-1, pirmklasīgu ģenētikas rediģēšanas instrumentu, izstrādātu, izmantojot mākslīgo intelektu. Uzņēmums veiksmīgi veica precīzu cilvēka DNS rediģēšanu, izmantojot pielāgojamus ģenētiskos redaktorus, kas sākotnēji tika izstrādāti, izmantojot savu īpašo mākslīgo intelektu.
OpenCRISPR-1 sastāv no proteīna, kas līdzīgs Cas9, kā arī RNS, kas norāda procesu. Šī tehnoloģija tika izstrādāta, izmantojot Profluent Lielas valodas modeļus, un OpenCRISPR apmācības laikā AI iemācījās, kā ražot miljonus dažādu CRISPR līdzīgu proteīnu, kas nav atrasti dabā.
Fekāliju modifikācija genealoģiskai izpētei un komerciālai izmantošanai
Uzņēmums ir paziņojis, ka OpenCRISPR-1 ir brīvi pieejams ethiskas izpētes un komerciālās izmantošanas nolūkiem. Profluent līdzdibinātājs un izpilddirektors Ali Madani paziņoja, ka spēja modificēt cilvēka DNS ar AI izstrādātu bioloģisku sistēmu ir ambicioza zinātniska uzņēmējdarbība.
Nākotne ar AI izstrādātiem precizitātes terapeitikas līdzekļiem
Profluent panākumi liecina par nākotni, kur AI var precīzi izstrādāt visu nepieciešamo, lai radītu pielāgotas terapijas dažādām slimībām. Profluent cer, ka CRISPR balstītie medikamenti kļūs pieejamāki lielākam pacientu skaitam plašākai slimību klāstam. AI priekšrocība ir tā spēja ļaut pētniekiem no nulles izveidot un konstruēt ģenētiskās modifikācijas sistēmas, kas ir neiespējamā sasnieguma ar konvencionālām proteīnu manipulācijas metodēm.
Svarīgas jautājumu un atbilžu:
Kas ir CRISPR?
CRISPR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats) ir spēcīgs rīks ģenoma rediģēšanai, kas ļauj pētniekiem viegli mainīt DNS sekvences un modificēt gēnu funkcijas. Tās daudzās iespējamās lietošanas iespējas ietver genetisko defektu labošanu, slimību ārstēšanu un izplatīšanās novēršanu, kā arī ražu uzlabošanu.
Kādu lomu AI spēlē ģenētikas rediģēšanā?
Mākslīgais intelekts spēlē būtisku lomu, analizējot lielas datu kopas, lai paredzētu ģenētisko rediģējumu rezultātus, izstrādātu sintētiskus proteīnus un uzlabotu ģenētisko rediģēšanas rīku, piemēram, CRISPR, precizitāti un efektivitāti. OpenCRISPR-1 gadījumā AI tika izmantots, lai izstrādātu jaunus CRISPR līdzīgus proteīnus, kas uzlaboja ģenētisko rediģēšanas procesu.
Svarīgie izaicinājumi vai kontroverses:
– Ētiskie jautājumi: Potenciālais ģermeņu rediģēšanas izmantojums ne terapeitisku uzlabojumu vai neautorizētu izmaiņu cilveka genomā izraisa ētikas diskusijas.
– Drošība un ārpusmērķa efekti: Nodrošināt, lai CRISPR rīki nejauši nemainītu citas gēnas, kādas nav domātas, ir svarīgi, lai ģenētiskā rediģēšana medicīnā notiktu droši.
– Pieejamība un vienlīdzība: Nodrošināt, lai attīstības mūsdienu progresi gėnētiskajā rediģēšanā vienlīdzīgi ietekmētu visus sabiedrības slāņus un neveicinātu veselības atšķirību palielināšanos.
– Regulatīvās šķēršļi: Ģenētiskās rediģēšanas tehnoloģijas tiek pakļautas stingrai regulējumam, kas atšķiras atkarībā no valsts un variet ietekmēt rīku kā OpenCRISPR-1 attīstību un pielietošanu.
Par priekšrocībām:
– Palielināta precizitāte: AI izstrādātie rīki, piemēram, OpenCRISPR-1, var panākt ļoti precīzus rediģējumus, samazinot ārpusmērķa efektu iespējamību.
– Paātrināta attīstība: AI izmantošana var paātrināt jaunu ģenētisko rediģēšanas rīku un terapeitiku izveidi.
– Pielāgoti ārstēšanas līdzekļi: Iespēja attīstīt personiskākas ārstēšanas metodes dažādām slimībām.
Par trūkumiem:
– Neprognozējamie seku: Ģenētiskie rediģējumi var radīt neparedzamas sekas, kas var būt kaitīgas.
– Bioloģijas sarežģītība: AI modeļi ir tik labi, cik dati, kurus tie ”baro”, un bioloģiskie sistēmas ir ārkārtīgi sarežģītas.
– Intelektuālā īpašuma jautājumi: Ar AI izstrādātiem rīkiem ir grūti noteikt tehnikas īpašumtiesības un tiesības.
Lai lasītu vairāk par plašākiem ģenētikas un mākslīgā intelekta tēmatiem, šeit ir daži saistītie saites:
– CRISPR.org
– AI.org
Piezīme: Ieteiktās domēna saites ir aizstājvietas un nenorāda uz reālām vietnēm, jo 100% URL derīguma nodrošināšana ir ārpus šī formāta jomas.
The source of the article is from the blog krama.net