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A inteligência artificial continua a se infiltrar em muitos aspectos de nossas vidas. Mas e a biologia, o estudo da própria vida? A IA pode examinar centenas de milhares de pontos de dados do genoma para identificar potenciais novos alvos terapêuticos. Embora esses insights genômicos possam parecer úteis, os cientistas não têm certeza de como os modelos de IA atuais chegam às suas conclusões. Agora, um novo sistema chamado SQUID chega ao local armado para abrir a caixa preta de lógica interna obscura da IA.
SQUID, abreviação de Surrogate Quantitative Interpretability for Deepnets, é uma ferramenta computacional criada por cientistas do Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL). Ele foi projetado para ajudar a interpretar como os modelos de IA analisam o genoma. Comparado com outras ferramentas de análise, o SQUID é mais consistente, reduz o ruído de fundo e pode levar a previsões mais precisas sobre os efeitos das mutações genéticas.
Como isso funciona muito melhor? A chave, diz Peter Koo, professor assistente do CSHL, está no treinamento especializado do SQUID.
“As ferramentas que as pessoas usam para tentar compreender esses modelos vêm em grande parte de outros campos, como visão computacional ou processamento de linguagem natural. Embora possam ser úteis, não são ideais para a genômica. O que fizemos com o SQUID foi aproveitar décadas de conhecimento genético quantitativo para nos ajudar a entender o que essas redes neurais profundas estão aprendendo”, explica Koo.
O SQUID funciona primeiro gerando uma biblioteca de mais de 100.000 sequências variantes de DNA. Em seguida, analisa a biblioteca de mutações e seus efeitos usando um programa chamado MAVE-NN (Multiplex Assays of Variant Effects Neural Network). Esta ferramenta permite aos cientistas realizar milhares de experimentos virtuais simultaneamente. Na verdade, eles podem “pescar” os algoritmos por trás das previsões mais precisas de uma determinada IA. Sua “captura” computacional poderia preparar o terreno para experimentos mais fundamentados na realidade.
“Em sílico [virtual] experimentos não substituem experimentos de laboratório reais. No entanto, eles podem ser muito informativos. Eles podem ajudar os cientistas a formar hipóteses sobre como funciona uma região específica do genoma ou como uma mutação pode ter um efeito clinicamente relevante”, explica o professor associado do CSHL, Justin Kinney, coautor do estudo.
Existem muitos modelos de IA no mar. Mais pessoas entram nas águas todos os dias. Koo, Kinney e colegas esperam que o SQUID ajude os cientistas a encontrar aqueles que melhor atendem às suas necessidades especializadas.
Embora mapeado, o genoma humano continua a ser um terreno incrivelmente desafiador. O SQUID poderia ajudar os biólogos a navegar no campo de forma mais eficaz, aproximando-os das verdadeiras implicações médicas das suas descobertas.
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