Un grup internaţional de cercetători a realizat o platformă open source care să adune cei mai noi şi performanţi algoritmi inteligenţi destinaţi cercetării genomului uman.
Chiar dacă importanţa metodelor de învăţare a computerelor în ceea ce priveşte cercetările asupra genomului a crescut constant în ultimii ani, cercetătorii au fost nevoiţi să recurgă la utilizarea unor software-uri învechite, oamenii de ştiinţă din cercetarea clinică de obicei neavând acces la cele mai recente modele.
Acest lucru se va schimba cu noua platformă cu acces deschis: Kipoi care permite un schimb uşor de modele de învăţare a computerelor în câmpul cercetărilor asupra genomului. Platforma a fost creată de Julien Gagneur, profesor asistent de biologie computaţională la Universitatea din Munchen, în colaborare cu cercetători de la Universitatea Cambridge, Universitatea Stanford, Institutul European de Bioinformatică (EMBL-EBI) şi Laboratorul European de Biologie Moleculară (EMBL).
”Ceea ce face Kipoi special este faptul că furnizează un acces liber la modelele de învăţare ale computerelor ce au fost deja antrenate”, a spus Gagneur, citat de sciencedaily.com.
”Ce facem cu Kipoi nu este doar a împărţi date şi software, dar şi a împărţi modele şi algoritmi deja antrenaţi în legătură cu cele mai relevante date. Aceste modele sunt gata de a fi folosite, pentru că toată munca de aplicare a lor asupra datelor a fost deja făcută”, a adăugat şi Anshul Kundaje, profesor asistent la Stanford.
Mai mult de 2.000 de modele antrenate sunt în prezent liber accesibile la Kipoi. Într-un studiu recent publicat în „Nature Biotechnology”, cercetătorii au arătat că noua platformă va accelera schimburile în comunităţile de genomică şi astfel avansând cercetările asupra genomului.
Pentru că Kipoi simplifică accesul la modelele deja antrenate, cercetătorii pot efectua învăţarea transferului. Asta înseamnă că un model ce a fost deja antrenat cu un set de date particular este capabil să înveţe o sarcină similară mai rapid. De asemenea, Kipoi simplică procesul distribuirii datelor către modelele stocate aici: formatele fişierelor standardizate şi cadrele de software reduc instalarea şi executarea unui model la trei comenzi simple. Cele care anterior nu au avut nicio experienţă în învăţarea maşinăriilor pot folosi astfel uşor platforma.
Kipoi fiind orientat către modelele ce leagă genotipul şi fenotipul, noua platforma va facilita identificare cauzelor genetice ale bolilor.
”Kipoi pune modelele de învăţare profundă antrenate pe date masive de genomică la dispoziţia cercetătorilor clinici. Acest lucru furnizează oportunităţi foarte încântătoare pentru înţelegerea genomurilor individuale, de exemplu pentru sublinierea variantelor genetice care cauzează boli sau pentru interpretarea mutaţiilor ce apar în tumori”, a spus Gagneur.
Oricum, extinderea contribuirii platformei la cercetarea în genomică va depinde de asemenea de comunitatea din genomică.
„Sperăm că în viitor mai mulţi cercetători îşi vor aduce modelele pe platforma noastră. Aceasta este singura cale prin care putem face analizele genomice accesibilie şi în final să realizăm o scară mai largă în ceea ce priveşte instrumentele predictive de învăţare a computerelor disponibile pentru comunitatea din genomică”, a spus Oliver Stegle, şeful echipel de la EMBL-EBI.
