“神经互联网做法可以帮助树立生物医学上有用的RNA结构”

新的人工智能工具捕捉到了基于网络的视频游戏顶级参与者设计新rna分子的策略。 eterna大型开放实验室的rohan koodli及其同事在plos computational biology上展示了一个叫eternabrain的工具。 eterna由加州斯坦福大学医学院rhiju das教授的实验室负责。

rna分子在所有活细胞中自然发现，具有重要的生物功能。 近年来，人们对设计用于癌症治疗、crispr基因等的新rna结构兴趣浓厚。 但是，各rna结构由4个构造块的长排列构成，明确同时构筑给定的结构所需的正确排列在计算上可能很困难。

在这项新的研究中，koodli、das及其同事通过基于eterna的网络视频游戏进行了研究。 这是应对rna设计计算课题的市民科学计划。 eterna为每个玩家提供了所需的rna结构，玩家试图发现rna序列，并将完成的分子折叠成所需的形状。 有些玩家在应对这些挑战方面比最好的计算机自动化方法要好。

利用eterna玩家制作的180万套设计选择数据集，研究人员发现了能够捕捉这些专家喜好和策略的体工神经互联网。 这种方法被称为eternabrain，可以预测最佳玩家的选择，其精度明显高于随机推测。 在应对eterna挑战时，扩展的eternabrain算法与以前开发的算法相似或更好。

根据我们的研究结果，为计算机rna设计编制自动算法，应该比人类rna设计者模拟或更好。 das说。 但我们还没到那里； 我们还需要向游戏玩家和ai研究者学习很多东西。

接下来，研究人员将调查eternabrain和rna设计的其他计算方法的组合是否能够超过顶级参与者。 das还表示，我们希望将eternabrain应用于eterna玩家正在解决的更多复杂问题，如rna计算机、3d机的设计、从实际湿实验室的数据中学习设计规则等。

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