ИИ-система Hakken предсказала новые биомедицинские взаимодействия TP53-BAMBI и RAF1-TNF
Команда разработчиков представила систему Hakken — инструмент для предсказания научных открытий, который заполняет пробелы в существующих знаниях. Hakken не ограничивается логическим выводом из известных данных, а предлагает новые, ранее не задокументированные связи между научными концепциями.
В основе системы лежит transformer-модель, обученная на временных последовательностях графов знаний, построенных из большого массива научных публикаций. Модель также использует семантические знания большой языковой модели, чтобы предсказывать наличие и тип связей между понятиями, а затем объясняет каждое предсказание.
Разработчики продемонстрировали возможности Hakken в биомедицинской области. Система установила новый бенчмарк для многометочного предсказания временных связей. На исторических данных выход модели оставался согласованным и информативным в течение длительных периодов времени.
В рамках эксперимента Hakken сгенерировала 1,5 миллиона гипотез со старением, которые прошли пороговую оценку. Часть предсказаний качественно проверили биологи, а три гипотезы были отобраны для эмпирической проверки в лаборатории.
Два предсказания подтвердились и имеют потенциальное значение для открытия и перепрофилирования лекарств. Речь идет о ранее неизвестных взаимодействиях между белками TP53 и BAMBI, а также RAF1 и TNF. Эти результаты вносят новый вклад в биомедицинскую науку.
