人工智能正在以惊人的方式改变基因组学和基因编辑(2)

个性化医疗与救治
基因技术最令人兴奋的前景之一是精准或个性化医疗的发展。该领域能够为患者或基因相似的人群提供特定干预措施，预计到2023年将达到870亿美元。从历史上看，成本和技术限制了个性化医疗的实施，但机器学习技术正在帮助克服这些障碍。机器有助于识别遗传数据集中的模式，然后计算机模型可以预测个体患病或应对干预的几率。谷歌开源工具DeepVariant使用最新的AI技术将高通量测序技术（HTS）转化为更准确的全基因组图像。尽管HTS在21世纪就出现了，但是DeepVariant能够区分小突变与随机误差，深度学习有助于有效地训练DeepVariant。虽然我们现在可以快速地读取和排序基因，但几乎没有突破表象了解到它要告诉我们的内容。加拿大初创公司Deep Genomics使用其AI平台破译基因组的含义，以确定基于细胞DNA个体的最佳药物治疗。
该公司的学习软件分析突变，并使用它所分析的数十万个突变示例中所看到的信息来预测突变的影响。

基因编辑的潜力与风险
一些公司正致力于通过在细胞层面改变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之间的合作。基因编辑可能会引起疾病的基因有积极的结果，基因编辑也可创造出高产量、防掉落的作物，但它也带来了复杂的伦理、道德和法律的影响。大多数人都能看到通过基因编辑突变“优化”健康的好处，但当开始“优化”人类时，问题就变得更加复杂了。在基因编辑过程中，专家们正在努力解决的另一件事是如何防止非目标效应，预防工具面对看起来与目标基因相似的基因时进行错误的工作。人工智能和机器学习有助于使基因编辑活动更加精确、便宜和简单。人工智能和基因技术的未来预计将包括药物基因组学、新生儿遗传筛查工具、农业改良等。尽管无法预测未来，但有一件事是肯定的：人工智能和机器学习将加速对基因构成和其他生物体的理解。