Ученые занимались одноклеточным РНК-секвенированием — процессом определения последовательности нуклеотидов (азотистых оснований) в молекулах РНК. Однако существующие модели для анализа этих данных пока ограничены по масштабируемости, гибкости в разных задачах и возможности напрямую работать с текстовой информацией.
Поэтому исследователи придумали перевести данные в текст и доверить работу с ним нейросети. Таким образом искусственный интеллект усвоил больше 27 млрд параметров: транскриптомных данных, биологических текстов и метаданных.
После этого нейросеть стала быстро и эффективно предсказывать, как клетки отреагируют на различные изменения. Проще говоря, искусственный интеллект теперь почти идеально знал биологию.
Одной из задач, которую поставили языковой модели, стал поиск лекарств для определения и лечения онкологии. Нейросеть справилась с этим и предоставила ученым сочетание препаратов, которые помогут иммунной системе лучше распознавать опухоли.
Теперь врачи исследуют полученные данные. Если они подтвердятся, то у специалистов появится возможность создавать новые методы лечения.
