Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

В целом обратная дедукция — прекрасный путь к новым знаниям в биологии, а это первый шаг к лечению рака. Центральная догма гласит, что все, что происходит в живой клетке, в итоге контролируется генами посредством белков, синтез которых гены инициируют. В результате клетка похожа на крохотный компьютер, а ДНК — на действующую в нем программу: измените ДНК, и клетка кожи может стать нейроном, а мышиная клетка — превратиться в человеческую. В компьютерной программе все ошибки на совести программиста, но в клетке сбои происходят спонтанно, например под действием радиации или из-за ошибок при копировании: гены могут меняться, удваиваться и так далее. В большинстве случаев такие мутации приводят к тихой смерти клетки, но иногда она начинает расти, бесконтрольно делиться, и человек заболевает раком.

Чтобы вылечить рак, нужно остановить воспроизведение больных клеток, не повредив при этом здоровые. Для этого необходимо знать, чем они отличаются и, в частности, чем отличаются их геномы, поскольку все остальное — следствие. К счастью, секвенирование генов становится рутинной и доступной процедурой, а с его помощью можно научиться предсказывать, какие лекарства будут работать против конкретных генов рака: это совсем не похоже на традиционную химиотерапию, при которой уничтожаются все клетки без разбора. Чтобы узнать, какие лекарства сработают против определенных мутаций, требуется база данных пациентов, геномов их опухолей, проверенных лекарств и исходов. Простейшие правила кодируют прямые соответствия между генами и лекарствами. Когда секвенирование геномов опухолей и сопоставление исходов лечения станет стандартной практикой, будет открыто много подобных правил.

Однако это только начало. Большинство видов рака представляют собой комбинацию мутаций, и лекарства для их лечения пока еще не изобретены. Поэтому следующий шаг — сформулировать правила с более сложными условиями, учитывающими геном рака, геном пациента, историю болезни, известные побочные эффекты препаратов и так далее. Однако важнейшая цель — составить полную модель функционирования клетки. Это позволит нам симулировать на компьютере результаты последствия мутаций у конкретного пациента, а также действие различных комбинаций лекарств, уже существующих и потенциально возможных. Главные источники информации для построения таких моделей — это секвенсоры ДНК, микрочипы для анализа экспрессии генов и биологическая литература. Соединить эту информацию — очень подходящее задание для обратной дедукции.

Адам, робот-ученый, с которым мы уже знакомы, дает представление о том, как это может выглядеть. Его задача — разобраться, как работает дрожжевая клетка. Все начинается с базовых знаний о генетике и метаболизме дрожжей и уже собранных данных об экспрессии генов в дрожжевых клетках. Затем Адам с помощью обратной дедукции выдвигает гипотезы о том, какие гены кодируют какие белки, проектирует эксперименты с ДНК-микрочипами, чтобы проверить гипотезы, затем корректирует их и переходит к следующему циклу. Будет ли происходить экспрессия данного гена, зависит от других генов и средовых факторов, и итоговую сеть взаимодействий можно представить в виде набора правил, например: 

Если температура высокая, ген A активен.

Если ген A активен, а ген B — нет, происходит экспрессия гена C.

Если ген C активен, экспрессии гена D не будет.

Если бы мы знали первое и третье правила, но не знали второго и у нас были бы данные с ДНК-микрочипа, где при высокой температуре экспрессии B и D не наблюдается, то могли бы вывести второе правило путем обратной дедукции. Когда у нас будет это правило и, возможно, мы подтвердим его путем эксперимента с микрочипом, его можно будет использовать как основу для дальнейших выводов путем индукции. Аналогичным путем можно собрать воедино цепочки химических реакций, благодаря которым белки выполняют свою функцию.

Однако недостаточно просто знать, как происходит взаиморегуляция генов и как организована сеть белковых реакций в клетке. Нужна информация, сколько именно вырабатывается молекул каждого вещества. Микрочипы ДНК и другие эксперименты могут предоставить такую количественную информацию, но обратная дедукция с ее логическим характером «все или ничего» не очень хорошо подходит для подобных задач. Для этого нам понадобятся коннекционистские методы, с которыми мы познакомимся в следующей главе. 

Игра в двадцать вопросов [50]