深度學(xué)習(xí)給生物學(xué)帶來(lái)了哪些改變？（上）

高層速讀

關(guān)鍵信息：生物學(xué)研究人員正在使用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行分類、建立基因組聯(lián)系、推進(jìn)藥物發(fā)現(xiàn)…從基因組學(xué)、成像到電子病歷均有深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。

人工智能作為一種流行的科技，為生物數(shù)據(jù)的測(cè)量和分類提供了強(qiáng)有力的幫助，但是對(duì)于那些對(duì)人工智能不熟悉的人來(lái)說(shuō)，這項(xiàng)技術(shù)是困難的。

谷歌團(tuán)隊(duì)與神經(jīng)學(xué)家的合作

四年前，谷歌的科學(xué)家們出現(xiàn)在了神經(jīng)學(xué)家 Steve Finkbeiner的家門口，這些科學(xué)家是位于加州山景城的谷歌加速科學(xué)研究部門的人員，該部門的目標(biāo)是利用谷歌人工智能技術(shù)來(lái)加速科學(xué)發(fā)展，他們有興趣將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于神經(jīng)疾病研究，比如與擁有大量神經(jīng)成像數(shù)據(jù)的Finkbeiner團(tuán)隊(duì)合作。

在神經(jīng)成像數(shù)據(jù)中，深度學(xué)習(xí)算法從一個(gè)非常大的、帶注釋的數(shù)據(jù)集(如圖像或基因組集合)中獲取數(shù)據(jù)的原始特征，并利用它們創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，一旦經(jīng)過訓(xùn)練，這些算法就可以應(yīng)用這種訓(xùn)練來(lái)分析其他數(shù)據(jù)。

Finkbeiner說(shuō)，這項(xiàng)技術(shù)可以用來(lái)解決“真正困難、棘手、復(fù)雜的問題，并能看到數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)的不足：數(shù)據(jù)量太大、太復(fù)雜、人腦無(wú)法理解等?！?/p>

Finkbeiner和他的團(tuán)隊(duì)使用一種高通量成像策略來(lái)獲取數(shù)據(jù)，這種策略是他們?yōu)檠芯磕X細(xì)胞而開發(fā)的。但團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析速度卻遠(yuǎn)不如獲取速度那樣快，因此Finkbeiner同意了與谷歌團(tuán)隊(duì)的合作。

在達(dá)成合作之后，F(xiàn)inkbeiner坦然地說(shuō)道：“我當(dāng)時(shí)可不能實(shí)話實(shí)說(shuō)，雖然我知道深度學(xué)習(xí)可以解決哪些問題，但我也清楚，我們數(shù)據(jù)分析能力只有數(shù)據(jù)獲取能力的一半左右，我們團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析能力還是比較弱?！?/p>

二者深度學(xué)習(xí)算法初見成效

現(xiàn)在，二者的合作和努力開始收到成效。Finkbeiner的團(tuán)隊(duì)和谷歌的科學(xué)家一起，訓(xùn)練了一套由兩組細(xì)胞組成的深度學(xué)習(xí)算法。其中一組是未標(biāo)記的，另一組是人工標(biāo)記的，用來(lái)表示科學(xué)家通常觀察不到的數(shù)據(jù)特征。

Finkbeiner說(shuō)，當(dāng)他們后來(lái)將該算法運(yùn)用在未貼標(biāo)簽的細(xì)胞圖像上時(shí)，團(tuán)隊(duì)驚訝地發(fā)現(xiàn)，“該算法在預(yù)測(cè)圖像該貼什么標(biāo)簽方面非常出色”，并且有一份詳細(xì)說(shuō)明這一工作的刊物即將出版。

Finkbeiner的成功凸顯了人工智能最有希望的分支之一--深度學(xué)習(xí)--正在生物學(xué)領(lǐng)域取得進(jìn)展，這些算法已經(jīng)滲透到智能手機(jī)、智能音箱和自動(dòng)駕駛汽車等領(lǐng)域中。在生物學(xué)中，深度學(xué)習(xí)算法以人類無(wú)法理解的方式深入數(shù)據(jù)，檢測(cè)到人類可能無(wú)法捕捉到的生物特征。

研究人員正在使用這些算法對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行分類，建立基因組聯(lián)系，推進(jìn)藥物發(fā)現(xiàn)，甚至發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)類型之間的聯(lián)系，從基因組學(xué)、成像到電子病歷領(lǐng)域均有應(yīng)用。

訓(xùn)練智能算法做出預(yù)測(cè)

深度學(xué)習(xí)算法是20世紀(jì)40年代首次提出的一種計(jì)算模型，它依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在該模型中，類似神經(jīng)元的節(jié)點(diǎn)層模仿人類大腦分析信息的方式。賓夕法尼亞大學(xué)費(fèi)城分校的計(jì)算生物學(xué)家Casey Greene說(shuō)，直到五年前，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法還依賴于研究人員將原始信息處理成一種更有意義的形式，然后將其輸入計(jì)算模型。

但是，數(shù)據(jù)集規(guī)模的爆炸式增長(zhǎng)--比如智能手機(jī)快照或大規(guī)模基因組測(cè)序--以及算法創(chuàng)新等，已經(jīng)使人類的數(shù)據(jù)處理能力后退一步成為可能。機(jī)器學(xué)習(xí)的“深度學(xué)習(xí)”這一進(jìn)步，迫使計(jì)算機(jī)找到嵌入像素中有意義的關(guān)系。作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過濾和信息排序的層，它們還相互通信，允許每一層優(yōu)化前一層的輸出。

最終，這個(gè)過程允許一個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練的算法來(lái)分析一幅新的圖像，并能正確地識(shí)別它，例如某一個(gè)病患的細(xì)胞。但是，算法無(wú)法再控制分類過程，甚至無(wú)法精確解釋軟件正在做什么。盡管這些深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在做出預(yù)測(cè)方面可以驚人地準(zhǔn)確，但finkbeiner說(shuō)，“有時(shí)候要弄清楚網(wǎng)絡(luò)看是因?yàn)榈搅耸裁床拍茏龀鋈绱藴?zhǔn)確的預(yù)測(cè)仍然是一項(xiàng)挑戰(zhàn)”。

生物學(xué)的其他分支也獲得回報(bào)

然而，生物學(xué)的許多分支學(xué)科如成像等，正在從這些預(yù)測(cè)中獲得回報(bào)。例如，2005年，麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)的計(jì)算生物學(xué)家Anne Carpenter發(fā)布了一個(gè)名為Cell Profiler的開源軟件包，以幫助生物學(xué)家定量測(cè)量個(gè)體特征。例如：顯微鏡領(lǐng)域中熒光細(xì)胞的數(shù)量或斑馬魚的長(zhǎng)度。

但是深度學(xué)習(xí)可以讓Carpenter的團(tuán)隊(duì)走得更遠(yuǎn)。她說(shuō)：“我們已經(jīng)轉(zhuǎn)向測(cè)量生物學(xué)家們沒有意識(shí)到的可以用圖像來(lái)測(cè)量的東西?！庇涗洸⒔Y(jié)合像DNA染色、細(xì)胞器紋理和細(xì)胞中空空間的質(zhì)量等視覺特征，可以產(chǎn)生數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)特征，其中任何一個(gè)特征都有可能揭示新發(fā)現(xiàn)。目前版本的Cell Profiler包含了一些深度學(xué)習(xí)的元素，她的團(tuán)隊(duì)希望在明年增加更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)工具。

Carpenter說(shuō)：“大多數(shù)人都很難做到，但事實(shí)上，在一張細(xì)胞圖像中存在很多信息，就像對(duì)細(xì)胞群進(jìn)行轉(zhuǎn)錄分析時(shí)的信息一樣多。”

這種處理方式使Carpenter的團(tuán)隊(duì)能夠采取一種監(jiān)管較少的方法，將細(xì)胞圖像轉(zhuǎn)換為與疾病相關(guān)的表型。Carpenter還是Recursion制藥公司的科學(xué)顧問，該公司正利用其深度學(xué)習(xí)工具，針對(duì)罕見的單基因疾病進(jìn)行藥物開發(fā)。

微信搜索【AI商業(yè)報(bào)道】，獲取最新行業(yè)資訊！

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。