一種新的人工智能工具可以捕獲基于互聯(lián)網(wǎng)的視頻游戲的頂級(jí)玩家用來設(shè)計(jì)新RNA分子的策略。Ehana大型開放實(shí)驗(yàn)室的Rohan Koodli及其同事在PLOS計(jì)算生物學(xué)中介紹了名為EternaBrain的工具。Eterna由加州斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院Rhiju Das教授的實(shí)驗(yàn)室指導(dǎo)。

RNA分子天然存在于所有活細(xì)胞中，具有必要的生物學(xué)功能。近年來，人們對(duì)設(shè)計(jì)用于癌癥治療，CRISPR基因編輯等的新RNA結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出濃厚的興趣。但是，每個(gè)RNA結(jié)構(gòu)都由四個(gè)結(jié)構(gòu)單元的長序列組成，因此確定構(gòu)建給定結(jié)構(gòu)所需的精確序列可能在計(jì)算上很困難。

在這項(xiàng)新研究中，Koodli，Das及其同事通過基于Eterna的互聯(lián)網(wǎng)視頻游戲進(jìn)行了研究，這是一項(xiàng)旨在解決RNA設(shè)計(jì)計(jì)算難題的公民科學(xué)計(jì)劃。Eterna為每個(gè)玩家提供了目標(biāo)RNA結(jié)構(gòu)，而玩家試圖發(fā)現(xiàn)一個(gè)RNA序列，該序列可使完成的分子折疊成所需的形狀。在解決這些挑戰(zhàn)方面，一些參與者表現(xiàn)優(yōu)于最佳的計(jì)算機(jī)自動(dòng)化方法。

研究人員使用Eterna參與者提供的180萬種設(shè)計(jì)選擇的數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以捕獲這些專家的某些偏愛和策略。這種稱為EternaBrain的方法可以預(yù)測(cè)最佳球員的選擇，其準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于通過隨機(jī)猜測(cè)獲得的準(zhǔn)確性。擴(kuò)展的EternaBrain算法在解決Eterna挑戰(zhàn)方面的性能與以前開發(fā)的算法相似或更好。

達(dá)斯說：“我們的發(fā)現(xiàn)表明，應(yīng)該有可能為計(jì)算機(jī)RNA設(shè)計(jì)創(chuàng)建一種自動(dòng)算法，以模仿或勝過人類RNA設(shè)計(jì)人員。”“但是我們還沒有到那里;我們?nèi)匀恍枰蛴螒蛲婕液虯I研究人員學(xué)習(xí)很多東西。”

接下來，研究人員將觀察他們是否可以通過將EternaBrain與其他用于RNA設(shè)計(jì)的計(jì)算方法相集成來勝過頂尖廠商。戴斯說：“我們也希望將EternaBrain應(yīng)用到Eterna參與者正在解決的更復(fù)雜的問題上，包括RNA計(jì)算機(jī)和3D機(jī)器的設(shè)計(jì)以及從實(shí)際濕實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)規(guī)則。”