6月16日消息，由生成式人工智能驅動的臨床階段生物醫(yī)藥科技公司英矽智能（Insilico Medicine）宣布，公司團隊近期在衰老領域權威期刊Aging發(fā)布了基于Transformer的多模態(tài)衰老時鐘Precious1GPT。
Precious1GPT是一種利用注意力機制提高訓練速度的生成生物學模型，通過多樣化數據集整合分析，輔助衰老生物標志物研究和潛在靶基因知識圖譜薈萃，進而賦能抗衰老和疾病的雙效靶點發(fā)現(xiàn)。
近年來，研究人員開始將多模態(tài)transformer模型與神經網絡結合，先通過未標簽數據進行算法預訓練，再引入較小規(guī)模的標簽數據集進一步微調。
據悉，本次英矽智能發(fā)表的研究成果，是業(yè)界首個采用的多模態(tài)transformer的衰老時鐘，有能力處理基因組學、蛋白質組學、顯微鏡數據、計算化學、臨床影像等多種類數據。
此次研究中，英矽智能團隊搭建創(chuàng)新的流程，以Precious1GPT分析轉錄組學、甲基化數據等多維度數據，實現(xiàn)一站式年齡預測和老齡相關疾病靶點發(fā)現(xiàn)。
首先，基于多模態(tài)transformer模型的回歸器采用健康人數據樣本進行年齡預測訓練，學習得到的加權參數被輸入基于多模態(tài)transformer模型的分類器用于患者組和對照組的區(qū)分。隨后，研究團隊基于回歸器產生的數據對潛在靶基因進行篩選排序，再將結果輸入到PandaOmics靶點發(fā)現(xiàn)平臺進行關聯(lián)分析，最終提名APLNR和IL23R為潛力雙效靶點，有望同時靶向衰老和特發(fā)性肺纖維化、慢性阻塞性肺病、帕金森氏癥、心衰等老齡化疾病。
英矽智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alex Zhavoronkov表示，“英矽智能持續(xù)利用深度神經網絡來解讀疾病和衰老的底層生物機制。深度神經網絡、強化學習、Transformer等現(xiàn)代人工智能技術的快速發(fā)展，使得搭建Precious1GPT這樣的衰老時鐘成為可能。它不僅能識別影響衰老進程和疾病發(fā)生的關鍵因素，還能通過知識圖譜關聯(lián)信息以提出潛在疾病靶點，以先進的AI技術加速發(fā)現(xiàn)影響衰老和疾病的潛在療法。”
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