バイオインフォマティクス | AI を使用して研究をより効率的に開始
バイオインフォマティクスとは、生物学的問題を研究するための応用数学、情報学、統計学、およびコンピューターサイエンスの手法の使用を指します。
コンピューター科学技術の発展に伴い、AI は複雑で困難な生物学研究問題の解決に大きな利点を示し、従来の研究パラダイムの変革とアップグレードをさらに加速させています。
著者 | 三陽
編集者 | 雪才
バイオインフォマティクスに関して言えば、最もよく知られているのは AlphaFold です。
AlphaFold は、2018 年に DeepMind によって初めてリリースされた深層学習システムです。主にタンパク質の構造を予測するために使用されます。業界関係者の多くから「生物学を完全に変える」と評価されている。
実際、AlphaFold のようなよく知られたバイオインフォマティクスの開発とは別に、AIは、相同性検索、多重アラインメントと系統構築、ゲノム配列解析、遺伝子発見などの生物学分野で豊富な応用例を持っています。
ナノ毒性学を例にとると、ヒト細胞の画像ベースの分析は、画像を手動で分析し、各細胞のスキャン画像を 1 つずつ比較するのに時間がかかり、エラーが発生しやすいプロセスです。
無料のオープンソース ソフトウェア CellProfiler を使用すると、プログラミングの経験がない生物学者でも、すぐに使用できる画像解析アルゴリズムを使用して、肝細胞に対する銀ナノ粒子 (AgNP) の影響を調査できます。
バイオインフォマティクスのスキルは現代の生命科学研究にとって重要になっており、生物学の研究者として、機械学習ツールをデータ分析に巧みに統合する能力、それは確実に科学的発見を加速し、科学研究の効率を向上させるでしょう。
この記事では、生物学者が AI を使用して大量の反復実験を排除し、ツール リソース、手法、ピア交換の観点から従来の科学研究プロセスを加速する方法について簡単に説明します。
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一般的に使用される人工知能ツールに精通する
AIは科学研究の効率を向上させる上で大きな意味を持っています。画像解析アルゴリズムは、研究者が細胞の特性をより迅速かつ定量的に比較するのに役立ち、大規模な反復作業から解放され、適応学習によりこのプロセスをさらに加速できます。
さらに、AI はユーザーが予期しない違いや比較パターンを検出することもよくあります。AI が「見た」ものを数値データに変換することで、複雑な生物学的画像を比較的単純な数学的問題、そして最終的にはデータ サイエンスの問題に変換できます。
CellProfiler を例に挙げると、このオンライン オープン ソース ツールはシンプルなインターフェイスを備えており、すぐに使用できるため、多数の機械学習および深層学習アルゴリズムを実行でき、ユーザーはパイプラインをカスタマイズし、定量的形状の自動分析を実行できます。 、特徴、パターン。
さらに、ilastik、QuPath、CDeep3M などのオープンソース AI ツールもあります。強力なプログラミングの知識は必要ありません。これらのツールを使用して細胞や画像の分析の問題を解決する練習をするだけです。
専門スキルを向上させ、同僚間の格差を縮める
現代のバイオインフォマティシャンは、次の側面から専門スキルを向上させる必要があります。
- 一定のプログラミング能力を持ち、Python などの一般的なプログラミング言語を習得し、Python を使用してテキスト処理、科学計算、Web サービスなどのタスクを実行することに習熟している。
- 基本的な数学的および統計的能力を意識的に養いましょう。これはキャリア開発に大きく役立ちます。
- scikit-learn 機械学習ライブラリであっても ChatGPT であっても、ツールを上手に使いこなしてください。これらのツールは AI 関連の知識の学習の閾値を下げることができます。
- 独学で質の高いオンライン コースを受講するには、Coursera、edX、Udacity などのオンライン プラットフォーム上の質の高いコースを参照できます。
- オンライン・オフラインセミナーに参加し仲間とコミュニケーションを深め、最先端の学習方法を共有
長期的な価値を追求し、実績を重視する
従来の科学研究では、最新のテクノロジーを追求する必要はありません。
AI テクノロジーは急速に変化していますが、科学は毎週変化するわけではありません。研究者が毎日最新のツールを統合し、文献を追い続けるのに忙しいと、必然的に疲労状態に陥ります。どの方法や開発が自分自身の科学研究に最も役立つのか、立ち止まって考えたほうがよいでしょう。
コンピューターには、生物学的画像解析タスクを処理する際の効率が高く、ルールをカスタマイズできるという利点がありますが、AI が科学研究プロセスに導入される場合、不確実性や人間の偏見などのリスクと課題に特に注意を払い、中立的で、信頼でき、説明可能な結果を達成するよう努めてください。
同時に、データ管理も AIForScience にとって大きな課題です。一部のプロジェクトでは、数百兆の画像と測定データが生成されます。現代の科学研究プロジェクトは、そのほとんどが学際的なものであり、プロジェクト チームに参加するには、高次元のデータ処理能力と十分なデータ サイエンスの知識を備えたより多くの専門家が必要です。
グローバルな視点を高め、コミュニティから学びましょう
生物科学の分野には、非常に活発なオンライン コミュニティと質の高いプロジェクトのアドレスがいくつかあります。これらのグループは、AI と生物学の交差点に世界中のユーザーを集めており、共有することに積極的なメンバーもいます。
これらのリソースには次のものが含まれます。
* フォーラム.イメージ.sc:科学画像ソフトウェア ディスカッション グループ、ブロード研究所とウィスコンシン大学マディソン校の共同研究
* BioStars.org:バイオインフォマティクス、計算ゲノミクス、生物学的データ分析に焦点を当てたオンライン ディスカッション グループ
* GitHub.com:バイオインフォマティクス関連プロジェクトの例とコード
また、AI スキルを向上させる最善の方法は練習することです。バイオインフォマティシャンは、ディスカッションに参加して他の人の経験から学ぶことに加えて、Kaggle 上の一連のコンペティション プロジェクトに挑戦して、AI プログラムやツールを実際に試してみることもできます。
学際化の流れは止まらず、AIの合理的かつ適切な活用は生物科学の発展の重要な原動力となることは間違いありません。すべての生物学者が今から始めて、AI を使用して科学研究の進歩を加速し、考え方を革新できることを願っています。