Глобальная угроза урожаям и скрытые риски психических расстройств могут уйти в прошлое благодаря новым алгоритмам машинного обучения. В Китае ученые совершили фундаментальный прорыв, представив первую в мире платформу на базе искусственного интеллекта, предназначенную для проектирования синтетических иммунных рецепторов растений. Как сообщает South China Morning Post, эта технология способна радикально изменить подход к защите агрокультур.
Проблема традиционного селективного процесса заключается в колоссальных временных затратах: поиск естественных генов, обеспечивающих устойчивость к болезням, может растянуться на долгие годы. Новая разработка, над которой трудились специалисты Института генетики и биологии развития Китайской академии наук совместно с биотехнологическим предприятием Qi Biodesign, сокращает этот путь до нескольких недель. Суть инновации заключается в создании искусственных рецепторов, которые умеют идентифицировать белки вирусов, бактерий и иных патогенов, мгновенно активируя защитные механизмы растения.
«Эта работа создает универсальную платформу для эффективной инженерии иммунитета растений», — подчеркнули авторы проекта.
В ходе испытаний исследователи сконструировали и проверили 391 модель синтетических рецепторов, нацеленных на белки 14 вирусов, двух видов бактерий, грибков и оомицета. Результаты впечатляют: примерно 18% созданных вариантов успешно справились с задачей, спровоцировав мощный иммунный отклик. В списке протестированных угроз значились возбудители, поражающие картофель и томаты. Кроме того, ученые нашли способ объединять несколько типов рецепторов в одном организме, что позволит выращивать культуры с комплексной защитой от множества болезней одновременно. Тем не менее, технология еще требует шлифовки: некоторые рецепторы оказались неактивными, а другие спровоцировали аутоиммунные процессы.
Параллельно с успехами в агробиотехнологиях, искусственный интеллект демонстрирует возможности в предиктивной психиатрии. Ранее в этом же месяце издание SCMP сообщило о создании модели, способной предсказывать вероятность развития депрессии за четыре года до появления клинических признаков. Алгоритм обучали на комплексном массиве данных, включающем результаты МРТ-сканирования, биохимические анализы крови, психологические опросники и даже специфическую реакцию подростков на визуальные образы лиц. Исследователи обнаружили четкую связь: у тех, чья мозговая активность затрудняла распознавание эмоций или заставляла воспринимать лица как враждебные, риск развития депрессии и тревожных состояний во взрослом возрасте значительно выше.
Точность прогнозов подтвердилась в ходе проверки на базе исследования Stratify. Из более чем 400 подростков, страдающих различными формами депрессии, система выявила аномалии у 134 человек с подтвержденным диагнозом большого депрессивного расстройства. Примечательно, что у пациентов с анорексией, булимией или зависимостями показатели не отличались от показателей здоровых участников, что указывает на узкую специализацию текущей модели.
