観測｜近づく「全員ゲノム時代」 膨大な生命データを効率的かつ正確に把握するのは誰か？
2024-09-18
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「全員ゲノム時代」の到来に先立ち、遺伝子配列解析業界はまず生命データの分析・解釈における「労働力不足」の問題に直面するだろう。
「配列決定技術の急速な発展により、誰もが独自の全ゲノムデータを入手できるようになり、膨大な生命データから生命の謎をいかに効率的かつ正確に解釈するかが業界の焦点となっています。」国内シーケンス業界のリーダーである bgi が 2 つのナノポア シーケンサーをリリースしたとき、bgi (300676.sz) の ceo、zhao lijian 氏は業界が直面している問題について語った。
ナノポアシーケンサーの発売により、bgiは「seq all」段階に入ることを発表したことは注目に値します。これは、閉ループの「フルリード長」シーケンシング製品を達成したことを意味します。同様に、bgiチームは、遺伝子検査ビッグデータと高度なaiアルゴリズムに基づいた革新的なパラダイム「generative bio-intelligent gbi all（generative bio-intelligent）」を提案した。
報告書によると、gbi all コンセプトの中核は、生成バイオインテリジェンス技術を通じて全ゲノムデータの詳細な分析を達成することです。その中でも、遺伝子検査用のマルチモーダル大型モデルである genet は、ai 大型モデルの分野における bgi の大きな進歩です。
bgiのit部門副責任者であるliang lunang氏は、実際の臨床サンプルのテストで、genetモデルは非常に高い精度を実証し、数百万の変異部位から臨床表現型に関連する疾患の原因となる変異を迅速にスクリーニングできると述べた。臨床診断と治療をサポートします。
臨床指向の genet モデルに加えて、bgi は公共指向の chatgenet ゲノム相談プラットフォームも提案しました。一般ユーザーは遺伝子検査レポートをchatgenetプラットフォームにアップロードし、対話を通じて遺伝的リスクや関連疾患の予防案について学ぶ。
さらに、bgiは、aiアルゴリズムとビッグデータ分析を使用して個人の健康リスクを予測し、個別の予防計画を策定し、受動的治療から積極的な健康管理への変革を促進するインテリジェント疾病予防管理システム13311iも発売しました。
bgiは、gbi allの登場により、精密医療がデジタルインテリジェンスの時代に進むだろうと述べた。
実際、ゲノムデータの取得は生命の多くの謎を解くための第一歩にすぎません。シーケンスによって得られた膨大なデータをどのように処理するかが、この技術を効果的に応用するための鍵となります。これは、この分野における長期的な改善の方向性の 1 つでもあります。
世界的な業界大手イルミナの人工知能担当副社長であるカイル・ファー氏は、昨年9月に江蘇省南京で開催されたカンファレンスで次のように述べた。チームは、遺伝データの自然選択トレーニングに基づいた ai アルゴリズムの応用と開発を促進するためにあらゆる努力を払っています。」
昨年6月、イルミナはまた、霊長類の遺伝子と高度な人工知能技術を利用して遺伝的リスク予測と創薬標的発見を改善できる、新しい人工知能（ai）アルゴリズムであるprimateai-3dの立ち上げを発表した。 「wikipediaなどの既存のテキストでchatgptのような生成言語モデルをトレーニングできる。当社では同様の深層学習アーキテクチャを使用しているが、当社のデータは何百万年もの自然選択から得たものである」と同社は当時述べていた。
『ザ・ペーパー』記者何立平
（この記事はthe paperからのものです。よりオリジナルの情報については、「the paper」アプリをダウンロードしてください）
