明天的藥物可能是由計(jì)算機(jī)發(fā)現(xiàn)的。12月23日在Cell Systems上發(fā)表的一項(xiàng)概念驗(yàn)證研究表明，通過正確輸入有關(guān)傳染性酵母的數(shù)據(jù)，機(jī)器算法可以學(xué)習(xí)識(shí)別可以作為抗真菌劑一起使用的現(xiàn)有和以前未知化合物的組合。雖然該方法需要完善，但它是一種對(duì)抗傳染病的新方法，有可能快速識(shí)別可能有助于克服耐藥性的藥物組合。

我們還不知道新發(fā)現(xiàn)的化學(xué)組合在治療動(dòng)物或人類酵母感染方面的效果如何，但研究小組確實(shí)選擇了18種潛在的組合來治療實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)皿中的人類致病酵母，它們的高成功率確認(rèn)了這些組合有可能開發(fā)藥物。值得注意的是，當(dāng)應(yīng)用于人細(xì)胞系時(shí)，發(fā)現(xiàn)一些化合物組合是無害的。

“我們的研究表明使用相對(duì)簡(jiǎn)單(但仍然極其復(fù)雜)的模型如酵母來更好地了解化學(xué)品和藥物如何與生物系統(tǒng)相互作用的能力，”蒙特利爾大學(xué)系統(tǒng)生物學(xué)教授，資深作者M(jìn)ike Tyers說。“這些概念肯定可以轉(zhuǎn)移到人類健康中更復(fù)雜的問題上。”

教學(xué)機(jī)器

現(xiàn)在，許多研究領(lǐng)域都使用機(jī)器學(xué)習(xí)來查找復(fù)雜數(shù)據(jù)集中的模式; 例如，在網(wǎng)絡(luò)上或機(jī)器人控制系統(tǒng)中的圖像的模式識(shí)別中。

“這種趨勢(shì)最近在生物科學(xué)中爆發(fā)，越來越多的機(jī)器學(xué)習(xí)被用來幫助研究人員理解巨大的基因組規(guī)模數(shù)據(jù)集，”愛丁堡大學(xué)系統(tǒng)開發(fā)人員共同第一作者Jan Wildenhain說。“僅僅通過人類的直覺，生物數(shù)據(jù)的數(shù)量就變得過于龐大和復(fù)雜。”

研究人員首次嘗試使用啤酒酵母(S. cerevisiae)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，因?yàn)樗俏ㄒ灰环N已將其遺傳網(wǎng)絡(luò)繪制出來的酵母。因此，盡管耐藥細(xì)菌是目前普遍存在的公共健康問題，但模型酵母系統(tǒng)為此類研究提供了更大且更具信息量的數(shù)據(jù)集。

研究人員首先輸入源自幾十年酵母研究的遺傳信息(即一組選定的195種遺傳上不同的菌株)和這些菌株在化學(xué)篩選中的遺傳反應(yīng)(使用多種4,915種化合物)，以便計(jì)算機(jī)可以構(gòu)建化學(xué)基因相互作用的模型。然而，這不是足夠的信息，并且初始算法具有較弱的預(yù)測(cè)能力。

“這是一個(gè)巨大的初步失望，讓我們回到了繪圖板，”共同第一作者M(jìn)ichaela Spitzer說，他現(xiàn)在是麥克馬斯特大學(xué)的博士后研究員。“我們知道化學(xué)結(jié)構(gòu)和細(xì)胞的遺傳網(wǎng)絡(luò)必須與我們?cè)趯?shí)驗(yàn)中檢測(cè)到的化學(xué)協(xié)同作用有關(guān)，但是如何從數(shù)十萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)中去除這些關(guān)系并不明顯。我們最終不得不多次修改我們的模型在培訓(xùn)數(shù)據(jù)集上，然后在模型從未遇到的不同化合物庫上測(cè)試模型。“

ChemGRID資源

算法在一組1,221種獨(dú)特化合物上進(jìn)行訓(xùn)練，這些化合物用于創(chuàng)建和實(shí)驗(yàn)測(cè)試8,128種實(shí)際組合。所有研究數(shù)據(jù)均可在名為ChemGRID的數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行無限制下載和探索。

“我們希望其他團(tuán)體能夠測(cè)試我們的模型，因?yàn)槲覀円欢〞?huì)繼續(xù)這樣做，也許有人會(huì)想出更好的模型，”斯皮策和威爾登海因說。“將我們的機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于完全不同的數(shù)據(jù)集以進(jìn)行協(xié)同預(yù)測(cè)會(huì)很棒。”

除了與其他實(shí)驗(yàn)室合作外，該小組還計(jì)劃使用CRISPR / Cas9基因編輯技術(shù)，在人類細(xì)胞中實(shí)施類似的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于化學(xué)基因相互作用。通過收集這些數(shù)據(jù)，他們可能會(huì)創(chuàng)建一種算法來預(yù)測(cè)區(qū)分健康細(xì)胞和不健康細(xì)胞(例如癌細(xì)胞)的化學(xué)組合。