Chan Zuckerberg Initiative utiliza células virtuais para treinar AI

São Paulo — InkDesign News — A Chan Zuckerberg Initiative (CZI) anunciou o lançamento do rBio, um modelo de inteligência artificial (IA) inovador projetado para raciocinar sobre biologia celular por meio de simulações virtuais, eliminando a necessidade de experimentos laboratoriais dispendiosos. Essa abordagem pode acelerar significativamente a pesquisa biomédica e a descoberta de fármacos, destacando-se entre os modelos de aprendizado profundo tradicionais.

Tecnologia e abordagem

O rBio utiliza uma técnica chamada “verificação suave” (soft verification), que usa previsões de modelos de células virtuais como sinal de treinamento, ao invés de depender apenas de dados experimentais. Essa estratégia altera a abordagem convencional, onde 90% do trabalho em biologia é realizado experimentalmente e apenas 10% de forma computacional. Ana-Maria Istrate, cientista da pesquisa sênior na CZI, explica que o modelo permite simular resultados em vez de testá-los no laboratório.

“A ideia é que você possui modelos extremamente poderosos de células e pode usá-los para simular resultados em vez de testá-los experimentalmente no laboratório.”
(“The idea is that you have these super powerful models of cells, and you can use them to simulate outcomes rather than testing them experimentally in the lab.”)

— Ana-Maria Istrate, Cientista de Pesquisa Sênior, CZI

Aplicação e desempenho

O rBio supera limitações das interfaces amigáveis que geralmente não se comunicam bem com dados moleculares complexos. Seu treinamento se baseia no uso de aprendizado por reforço, recompensando as respostas do modelo proporcionalmente à probabilidade de suas previsões estarem corretas. O modelo foi testado contra o benchmark PerturbQA, e demonstrou desempenho competitivo quando comparado com modelos treinados em dados experimentais, mostrando fortes capacidades de transfer learning.

“Mostramos que, no conjunto de dados PerturbQA, modelos treinados com verificadores suaves aprendem a generalizar em células fora da distribuição.”
(“We show that on the PerturbQA dataset, models trained using soft verifiers learn to generalize on out-of-distribution cell lines.”)

— Equipe de Pesquisa, CZI

Impacto e mercado

O modelo rBio não apenas representa um avanço técnico, mas também um passo estratégico para acelerar a descoberta de novos medicamentos, principalmente em doenças neurodegenerativas como o Alzheimer. Ao democratizar o acesso a ferramentas avançadas de IA, a CZI busca criar um impacto positivo mais amplo na pesquisa biomédica, especialmente em momentos em que o financiamento governamental para pesquisa está em risco.

À medida que a CZI almeja disponibilizar o rBio por meio de sua Plataforma de Células Virtuais, o foco em modelos biológicos abertos pode acelerar o progresso científico, especialmente para instituições menores que não têm os recursos para desenvolver tais tecnologias furtivas.

Essa nova abordagem tem o potencial de alterar drasticamente a dinâmica da pesquisa em biomedicina, possibilitando que cientistas formulem e testem hipóteses com uma rapidez sem precedentes.

Fonte: (VentureBeat – AI)