人工智能在整個行業中引起了轟動，但在某些部門的影響比其他部門更高。由於他們對速度和準確性的需求，醫學和其他科學將從這項技術中獲得很多收益。在這些領域，基因編輯是AI的特別有希望的用例。
修改基因控制生物中特定結果的實踐首先出現在小說中，但它在1960年代左右的現實實驗中出現。在過去的幾十年中，它已經發展為產生幾個尖端的醫療突破和研究可能性。儘管如此，科學家們只抓到了基因編輯可以完成的表面。 AI可能是下一個大步。
AI如何改變基因編輯
研究人員已經開始在基因研究和編輯中嘗試AI。儘管是一個相對較新的概念，但它已經產生了令人印象深刻的結果。
提高基因編輯精度
AI在基因編輯中最著名的優勢之一是它提高該過程的準確性的能力。分類哪些基因產生哪些變化對於可靠的基因編輯至關重要，但歷史上一直很複雜且容易出錯。 AI可以以其他精度識別這些關係。
一項2023年的研究開發了一種機器學習模型 達到高達90％的精度 在確定突變是有害還是良性。這種洞察力有助於醫療專業人員了解要尋找什麼或確定要治療的基因以防止健康結果。
基因編輯的準確性也是理解DNA與蛋白質之間複雜關係的問題。在附著並去除基因序列時，使用適當的蛋白質結構至關重要。科學家最近發現AI可以 分析490億蛋白-DNA相互作用 為特定的遺傳鏈開發可靠的編輯機制。
流線型基因組研究
除了提供基因組編輯的清晰度外，AI還可以加速該過程。預測分析模型可以模擬遺傳材料的各種組合之間的相互作用，遠比實際手動測試快得多。結果，他們可以突出有希望的研究領域，從而在更少的時間內取得突破。
該AI用例有助於生物製藥公司在創紀錄的時間內提供COVID-19疫苗。現代生產和測試 超過1,000個RNA鏈 每月手動方法只能創建30個。如果沒有機器學習的速度，就可能需要更長的時間才能識別哪些遺傳相互作用是與Covid-19戰鬥最有希望的。
這些應用也可以推動醫學外的結果。預測分析可以模擬基因編輯的可能性，以提出修改農作物的方法，以使其使其更具氣候富集或需要更少的資源。在此類領域的加速研究將有助於科學家在最壞的影響下，以減輕氣候變化所需的改進。
個性化醫學
AI在基因編輯中的一些最具開創性用途將其提高到更為專注的水平。機器學習模型無需研究廣泛的遺傳趨勢，而是可以分析特定人的基因組。這種顆粒狀分析可實現個性化醫學 – 為個人定制遺傳治療，以獲得更好的患者預後。
醫生已經開始使用AI 分析癌細胞的蛋白質變化 確定哪種處理對特定情況最有用。同樣，預測分析可以解釋患者獨特的基因組成，從而影響治療功效，副作用或某些發展的可能性。
當醫療保健系統可以在遺傳水平上量身定制個人時，它們可以最大程度地減少不必要的副作用，並確保他們首先進行最佳治療。結果，越來越多的人可以獲得所需的幫助，而風險較小。
基因編輯中AI的潛在問題
像這些早期用例一樣有希望的是，AI在基因編輯中的應用帶來了一些潛在的陷阱。根據利益，查看這些危險可以幫助科學家確定如何最好地應用這項技術。
高成本
像許多新技術一樣，基因編輯所需的先進的AI系統也很昂貴。基因編輯已經是一個過於成本的過程 – 某些基因療法的成本高於 每次治療350萬美元 – 機器學習可能會使它變得更加如此。增加另一種技術成本可能使其無法訪問。
這種財務障礙提出了道德問題。基因編輯是一項強大的技術，因此，如果它僅適用於富人，它可能會擴大現有的護理平等差距。這樣的鴻溝會損害工作和中產階級家庭的健康，並成為社會正義問題。
另一方面，AI也有可能降低成本。簡化的研究和較少的錯誤可能導致更快的技術發展，並證明開發商最終的價格較低。結果，基因編輯可以更容易訪問，但是前提是公司使用此目標的AI。
安全問題
AI的可靠性是另一個問題。儘管機器學習在許多情況下非常準確，但這並不完美，但是由於其精確性的巨大主張，人們傾向於過度融合它。在基因編輯的背景下，這可能會導致重大監督，如果人們未發現AI錯誤，可能會導致醫療傷害或作物損害。
除了幻覺外，機器學習模型傾向於誇大人類偏見。這種趨勢在醫療保健中尤其關注，其中一系列現有研究包含歷史偏見。由於這些遺漏，黑色素瘤檢測AI模型是 僅準確的一半 與白人人群相比，診斷黑人患者時。當醫生基礎基因編輯決策中，類似的趨勢可能會產生可怕的後果。
未能發現或說明此類錯誤可能會抵消個性化醫學，作物增強和類似基因編輯應用的主要好處。諸如此類的可靠性問題也很難發現，使實踐更加複雜。
AI基因編輯可以從這裡出發
AI基因編輯的未來取決於開發人員和最終用戶如何在傾向於收益的同時解決障礙。可解釋的AI模型將提供積極的一步。當很明顯機器學習算法如何做出決定時，更容易就偏見和錯誤進行判斷，從而實現更安全的決策。
強調AI以高於令人印象深刻但昂貴的過程的效率和誤差降低將有助於解決成本問題。一些研究人員認為AI可以 將基因療法的成本提高到近0美元 通過消除研究，生產和交付的許多並發症。早期實驗已經在交付效率方面提高了指數提高，因此進一步的進步可以使基因編輯可訪問。
最終，這取決於AI基因療法研究的重點以及技術可以進步的速度。如果組織正確使用，機器學習可能會徹底破壞該領域。
AI基因編輯具有有希望的潛力
基因編輯已經解開了醫學，農業及其他地區的新可能性。 AI可以進一步利用這些好處。
儘管仍然存在重大的障礙，但基因工程中AI的未來看起來很光明。了解它可以改變什麼以及可能涉及哪些問題是確保將其帶到需要的位置的第一步。
