Evo 2, крупнейшая модель ИИ в биологии на сегодняшний день, может точно предсказать влияние всех типов генетических мутаций
19 февраля 2025 года
Оценка основной вехи для биомолекулярных наук, команда исследователей, состоящей из ученых из Калифорнийского университета в Беркли, Института Арки, UCSF, Стэнфордского университета и NVIDIA, разработали модель машинного обучения, обученную ДНК более 100 000 видов по всему дереву жизнь. Модель, называемая Evo 2, может идентифицировать закономерности в последовательностях генов между разнородными организмами, которые экспериментальным исследователям обычно понадобятся годы для раскрытия. В дополнение к выявлению мутаций, вызывающих заболевание в генах человека, Evo 2 может проектировать новые геномы, которые столь же длинны, как геномы простых бактерий.
Подобный масштабе по наиболее мощным генеративным моделям крупных языков AI, EVO 2 является крупнейшей моделью AI в биологии на сегодняшний день. Опираясь на своего предшественника EVO 1, который полностью обучался одноклеточным геномам, EVO 2 обучался более 9,3 триллионам нуклеотидов-строительные блоки, которые составляют ДНК или РНК-из более чем 128 000 целых геномов, а также метагеномных данных. В дополнение к расширенной коллекции бактериальных, архейных и фаговых геномов, Evo 2 включает в себя информацию от людей, растений и других одноклеточных и многоклеточных видов в эукариотической области жизни.
«Наша разработка EVO 1 и Evo 2 представляет собой ключевой момент в новой области генеративной биологии, поскольку модели позволили машинам читать, писать и думать на языке нуклеотидов», — сказал Патрик Хсу, доцент Калифорнийского университета в Беркли. , Соучредитель и соучредитель ARC Institute. «Evo 2 имеет общее понимание дерева жизни, которое полезно для множества задач, от прогнозирования мутаций, вызывающих заболевание, до разработки потенциального кода для искусственной жизни. Мы рады видеть, что исследовательское сообщество строит на вершине этих моделей фундамента ».
А объявление и препринт доступны в институте ARC веб -сайт.
