Genanalyse und -bearbeitung mit künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) wurde bereits oft eingesetzt, um ein uraltes Problem in der Biotechnologie zu lösen: wie man die Auswirkungen von Gen-Editierungen vorhersagen kann. Der Prozess der Genbearbeitung ist kompliziert. Ein Mensch muss eine molekulare Veränderung entwerfen, sie testen und dann die Folgen der Veränderung bestimmen. Dies ist ein zeitaufwändiger, langwieriger Prozess. Das heißt, wenn viele verschiedene Gen-Editierungen vorgenommen werden sollen, würde es sehr lange dauern, sie alle zu testen. An dieser Stelle kommt die KI ins Spiel. Die KI kann mithilfe von maschinellem Lernen die Auswirkungen von Genveränderungen vorhersagen und diese genauer simulieren.

Beispielsweise nimmt ein in Stanford entwickeltes System namens "CRISPR Annotator" etwa Daten aus dem CRISPR-Experiment auf. Dazu gehören Genomsequenzen, deren Qualität und die Gen-Edits. Das System verwendet maschinelles Lernen, um die Bearbeitungen automatisch zu klassifizieren, basierend auf einem KI-Framework, das als "Shape Matching" bekannt ist. Bei der Genbearbeitung gibt es noch einige andere Schritte, so dass es möglich ist, dass ein CRISPR-Experiment in einem Zwischenstadium stecken bleibt. Wenn das passiert, kann die KI jedes der Gene überprüfen und sie gegebenenfalls neu klassifizieren. Das gleiche KI-System das hier verwendet wird, wurde auch zur Untersuchung der visuellen Erkennung eingesetzt und war erfolgreich bei der Vorhersage des Geschlechts eines Gesichts mit 97,5 % Genauigkeit. Ein weiteres KI-System in diesem Bereich ist das Gen-Editier-Tool "GeneEditor", das in Verbindung mit CRISPR arbeitet. Diese Methoden können die Kosten für das Testen von Gen-Edits drastisch reduzieren.