AI加速基因组学和基因编辑研究个性化医疗2023年将达870亿美元(2)

谷歌推出了一款工具DeepVariant，可以使用最新的人工智能技术将高通量测序转化为更准确的全基因组图像。虽然自2000年代以来科学界就开始使用这种方法，但DeepVariant能够将小突变从随机错误中区分开来。而DeepVariant的深度学习技术也非常关键且有效。
虽然我们现在可以快速读取和测序基因，但我们几乎无法理解它代表的内容。加拿大初创公司Deep Genomics使用其AI平台解码基因组的含义，可以根据细胞中的DNA信息来确定个体的最佳药物治疗方式。该公司的学习软件可以分析突变情况，并基于数十万个突变实例的内容来预测突变的影响。
新的癌症病例每年高达数百万，但化学疗法和药物效果对于不同的人并不一致。初创公司Sophia Genetics希望通过使用人工智能来识别基因突变，帮助医生能够为每个患者开出最佳的药物治疗方案。
编辑基因的潜力和风险
一些公司正致力于通过在细胞水平上改变DNA来支持基因编辑的技术。CRISPR是一种基因编辑技术，是计算机科学家和生物学家合作研发。“编辑”基因可能会导致个体患病，也可能产生高产优良作物，但也可能造成复杂的道德、品德和法律问题。大多数人都可以通过编辑突变基因来看到“改善”健康的好处，但是当我们开始“改善”人类基因时，问题就更加复杂了。
专家在基因编辑过程中努力解决的另一个问题是脱靶效应——编辑工具因为错误基因跟目标基因相似而进行了错误编辑。
人工智能和机器学习可以帮助基因编辑计划向更准确、成本更低和操作更容易的方向发展。
未来人工智能应用于基因的技术预计将包括药物基因组学、新生儿遗传筛查工具以及农业改良技术等。虽然我们无法预测未来，但有一件事可以肯定：人工智能和机器学习将加速我们对人类基因构成和其他生物体的了解。