Pametniji dizajn nukleinskih kiselina s NucleoBench i AdaBeam

Google istraživač Cory Y. McLean objavio je novu open-source platformu za ocjenu dizajna nukleinskih kiselina i predstavio novu algoritmu AdaBeam koja nadmašuje postojeće algoritme na 11 od 16 zadataka, pokazavši superiorne skale na dugim sekvencama i velikim prediktivnim modelima.

Članak sadrži:
– Članak
– Dizajn algoritme AdaBeam
– NucleoBench repozitorij

Dizajniranje novih DNA i RNA sekvenci s određenim terapijskim svojstvima predstavlja ključni izazov u modernoj medicini. Ove molekule su gradivne jedinice za sljedeće generacije lijekova, od preciznijih CRISPR genoterapija do stabilnijih i učinkovitijih mRNA vakcina. Međutim, pronalazak točne sekvence je kao traženje jedne zrna pijeska na ogromnoj plaži. Na primjer, funkcijska regija RNK molekule zvana 5′ UTR može biti jedna od preko 2×10^120 mogućih sekvenci, čineći brute-force pretragu za optimizaciju njene funkcije nemogućom. Što ako bismo mogli koristiti AI za navigaciju kroz ovaj ogroman pretražni prostor, drastično smanjujući vrijeme i trošak otkrića lijekova?

Dok su različiti napori napravili velika napretka u razvoju AI modela koji predviđaju svojstva određene nukleinske kiseline sekvence, ostaje prilika za inovacije u algoritmima koji koriste ove modele za generiranje optimalnih sekvenci. Nedostatak standardiziranog ocjenjivanja otežava napredak i sprječava prevod moćnih prediktivnih modela u najbolje moguće terapijske molekule. Da bismo popunili tu prazninu, u suradnji s Google Research i Move37 Labs, predstavili smo NucleoBench, prvi velikomjerni, standardizirani benchmark za usporedbu algoritama dizajna nukleinskih kiselina. Pokretanjem preko 400.000 eksperimenata na 16 različitih bioloških izazova, stvorili smo okvir za strogo ocjenjivanje i razumijevanje kako različiti algoritmi funkcioniraju. Uvidima iz ovog rada omogućili smo razvoj AdaBeam, hibridnog dizajna algoritma koji nadmašuje postojeće metode na 11 od 16 zadataka i skalira učinkovitije na velike i složene modele koji definiraju budućnost AI u biologiji. AdaBeam i sve naše implementacije algoritama dostupni su javnosti kako bi potakli daljnju inovaciju.

Osnovni izazov

Proces dizajna nove nukleinske kiseline sekvence pomoću računala općenito slijedi četiri koraka:

1. Generiranje podataka: Skupljajte visokokvalitetni skup podataka sekvenci s željenim svojstvom (npr. vezivanje za kancerogeni protein).
2. Treniranje prediktivnog modela: Koristite ovaj podatak za treniranje modela (često neuronska mreža) koja može predvidjeti svojstvo iz DNA ili RNA sekvence.
3. Generiranje kandidata sekvenci: Ovo je ključni dizajnerski korak. Koristite algoritam optimizacije za generiranje novih sekvenci koje model predviđa da će imati najviši mogući rezultat za željeno svojstvo.
4. Validacija kandidata: Sintezirajte i testirajte najprikladnije sekvence u mokroj laboratoriji da biste vidjeli jesu li radile kao što je predviđeno.
5. Ponovno treniranje [Opcionalno]: Ponovno trenirajte model na validacijskim podacima.

Ovaj tipičan radni tok za računalni dizajn nukleinskih kiselina.

U ovom radu fokusiramo se na dizajnerske algoritme koraka 3. Trenutačno, različite istraživačke grupe koriste različite algoritme i testiraju ih na različitim zadacima, čineći nemogućim znanje koji su metodi zaista najbolji. Većina postojećih benchmarkova oslanja se na algoritme poput simuliranog uspinjanja ili običnih genetskih algoritama, koji su razvijeni prije modernog deep learninga i ne mogu iskoristiti važne informacije, poput gradijenta, iz neuronskih modela. NucleoBench stvorio je komprehensivni i pravedan benchmark, odabravši raznovrsnu listu gradijentnih i bezgradijentnih dizajnerskih algoritama. Bezgradijentni algoritmi uključuju dobro utvrđene metode poput usmjerenog evolucijskog razvoja i simuliranog uspinjanja, koji su inspirirani procesima u evoluciji i fizici, respektivno. Ovi algoritmi tretiraju prediktivni AI model kao “crnu kutiju” i testiraju nove sekvence bez potrebe da razumiju kako model radi unutra. Njihova snaga leži u njihovoj jednostavnosti i širokoj primjenjivosti, ali to znači da potencijalno propuštaju vrijedne tragove iz modela. Gradijentni dizajnerski algoritmi iskorištavaju unutarnje radnje neuronskih mreža i uključuju više modernih algoritama poput FastSeqProp i Ledidi. Oni koriste gradijente modela (tj. smjer najbržeg poboljšanja) za pametno vodstvo pretrage boljih sekvenci, ali traju duže računati nego samo koristiti izlaz neuronske mreže. Naše znanje, NucleoBench je najkomprehensivniji benchmark za algoritme dizajna nukleinskih kiselina do sada i omogućava pravedan, jabuka-za-jabuku usporedbu između algoritama. Evaluirali smo 9 različitih algoritama na istim 16 zadataka s istim početnim sekvencama, dajući nam neprecedentnu statističku moć da izvučemo zanimljive zaključke. Ovi zadaci pokrivaju širok raspon bioloških izazova, uključujući:

– Kontrola gena
– Stabilnost sekvenci
– Specifičnost vezivanja
– Otpornost na degradaciju
– Kompatibilnost s biološkim sistemima
– Predviđanje strukture
– Predviđanje funkcije
– Optimizacija sekvenci za specifične primjene

NucleoBench

NucleoBench je platforma koja omogućuje usporedbu različitih algoritama dizajna nukleinskih kiselina na standardiziranom skupu zadataka. Ova platforma omogućuje istraživačima da ocijene i usporede različite algoritme na temelju njihovih performansi na različitim biološkim izazovima. NucleoBench je dostupan kao open-source platforma, što znači da je dostupan svima za korištenje i prilagodbu. Ova platforma je razvijena u suradnji s Google Research i Move37 Labs, dvije vodeće tvrtke u području umjetne inteligencije i biotehnologije.

Bezgradijentni algoritmi

Bezgradijentni algoritmi tretiraju prediktivni AI model kao “crnu kutiju” i testiraju nove sekvence bez potrebe da razumiju kako model radi unutra. Ovi algoritmi su jednostavni i široko primjenjivi, ali potencijalno propuštaju vrijedne tragove iz modela. Primjeri bezgradijentnih algoritama uključuju:

– Usmjereni evolucijski razvoj: Ovaj algoritam je inspiriran procesima evolucije i koristi mehanizme kao što su mutacija i selekcija za generiranje novih sekvenci.
– Simulirano uspinjanje: Ovaj algoritam je inspiriran procesima u fizici i koristi mehanizme kao što su temperatura i energija za generiranje novih sekvenci.

Gradijentni algoritmi

Gradijentni algoritmi iskorištavaju unutarnje radnje neuronskih mreža i koriste gradijente modela (tj. smjer najbržeg poboljšanja) za pametno vodstvo pretrage boljih sekvenci. Ovi algoritmi su složeniji i zahtijevaju više računskih resursa, ali mogu donijeti bolje rezultate. Primjeri gradijentnih algoritama uključuju:

– FastSeqProp: Ovaj algoritam koristi gradijente modela za brzo propagiranje sekvenci kroz model i generiranje novih sekvenci.
– Ledidi: Ovaj algoritam koristi gradijente modela za direktno vodstvo pretrage boljih sekvenci i generiranje novih sekvenci.

AdaBeam

AdaBeam je hibridni dizajnerski algoritam koji kombinira prednosti bezgradijentnih i gradijentnih algoritama. Ovaj algoritam koristi bezgradijentne metode za inicijalnu pretragu prostora sekvenci i zatim koristi gradijentne metode za finu pretragu i generiranje optimalnih sekvenci. AdaBeam je razvijen u suradnji s Google Research i Move37 Labs i dostupan je kao open-source algoritam. Ovaj algoritam je pokazao izvanredne rezultate na NucleoBench platformi, nadmašujući postojeće metode na 11 od 16 zadataka i skalirajući učinkovitije na velike i složene modele.

Prednosti AdaBeam

– Kombinacija metoda: AdaBeam kombinira prednosti bezgradijentnih i gradijentnih metoda, pružajući optimalan pristup dizajnu nukleinskih kiselina.
– Skalabilnost: AdaBeam je dizajniran za rad s velikim i složenim modelima, čineći ga idealnim za budućnost AI u biologiji.
– Izvanredni rezultati: AdaBeam je pokazao izvanredne rezultate na NucleoBench platformi, nadmašujući postojeće metode na 11 od 16 zadataka.

Nedostaci AdaBeam

– Složenoća: AdaBeam je složeniji algoritam i zahtijeva više računskih resursa od jednostavnijih algoritama.
– Potrebna ekspertiza: Korisnici moraju imati određenu razinu ekspertize za uspješno implementirati AdaBeam.

Zaključak

Dizajniranje nukleinskih kiselina s određenim terapijskim svojstvima predstavlja veliku priliku za inovacije u medicini. NucleoBench i AdaBeam predstavljaju korak naprijed u tome pravcu, pružajući istraživačima alat za ocjenu i usporedbu različitih algoritama dizajna nukleinskih kiselina. Ove platforme i algoritmi mogu donijeti transformacije u otkriću lijekova i terapija, pružajući bolje rezultate i smanjujući vrijeme i trošak otkrića lijekova.

Česta pitanja

Koje su prednosti korištenja NucleoBench platforme?

NucleoBench pruža standardizirani okvir za ocjenu i usporedbu različitih algoritama dizajna nukleinskih kiselina. Ova platforma omogućuje istraživačima da ocijene i usporede različite algoritme na temelju njihovih performansi na različitim biološkim izazovima. NucleoBench je dostupan kao open-source platforma, što znači da je dostupan svima za korištenje i prilagodbu.

Koje su prednosti korištenja AdaBeam algoritma?

AdaBeam kombinira prednosti bezgradijentnih i gradijentnih metoda, pružajući optimalan pristup dizajnu nukleinskih kiselina. Ovaj algoritam je dizajniran za rad s velikim i složenim modelima, čineći ga idealnim za budućnost AI u biologiji. AdaBeam je pokazao izvanredne rezultate na NucleoBench platformi, nadmašujući postojeće metode na 11 od 16 zadataka.

Koje su nedostaci korištenja NucleoBench platforme?

NucleoBench zahtijeva određenu razinu ekspertize za uspješno implementirati i koristiti. Ova platforma može biti složena za one koji nemaju iskustva u području umjetne inteligencije i biotehnologije.

Koje su nedostaci korištenja AdaBeam algoritma?

AdaBeam je složeniji algoritam i zahtijeva više računskih resursa od jednostavnijih algoritama. Korisnici moraju imati određenu razinu ekspertize za uspješno implementirati AdaBeam.

Može li se NucleoBench koristiti za dizajniranje drugih tipova molekula?

NucleoBench je specifično dizajniran za dizajniranje nukleinskih kiselina, ali principi koji se koriste u ovoj platformi mogu se primijeniti na dizajniranje drugih tipova molekula. Istraživači mogu prilagoditi NucleoBench za dizajniranje drugih tipova molekula, ali to zahtijeva određenu razinu ekspertize i prilagodbe.