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除了控制人类的生物钟,AI还可以为生物钟做些什么?

来源:整理 时间:2022-08-12 08:42:01 编辑:派代电商 手机版

那真正的解决办法是什么呢?用AI探索睡眠基因。

在去年,《Science Advance》期刊就发表了一篇题为“Normal sleep requires the astrocyte brain-type fatty acid binding protein FABP7”的学术文章,揭示了一个与睡眠质量息息相关的关键基因。这一睡眠基因的功能研究为科学家们探索睡眠机制、解析人类为何如此需要充足睡眠提供了新的线索。

睡眠这一复杂过程还涉及了很多其他的基因,AI的加入,可以打造出一个睡眠GIS智能设备,这个丰富的多维度的信息嵌合体可以用来解读个人的睡眠情况、存储个人的睡眠基因信息等,从睡眠基因的层面去影响个人的生物钟。

是生活的节律表,还是生命的倒计时

控制生物钟的渠道已经有了,但这些渠道会是有效的应用吗?

我们每个人身体内部都存在着不同的生物钟,比如肝脏只在固定的时间段内排毒。我们体内的这些生物钟在分子、细胞、组织、器官、系统、身体、生理学和社会等层次上各以不同速率在滴答滴答地运转。

美国曾有科学家通过收集血液测试的大数据和AI分析,提出了一种“衰老时钟”的概念,通过“衰老时钟”,我们能判断出一个人的真实生理年龄,预测一个人是否会比同龄人活得长一些或是英年早逝。

设想一下,如果每个人都能知晓自己身体和细胞的最大死亡时间,会发生什么事情呢?

智能相对论(ID:aixdlun)分析师颜璇曾在文章《AI 能精准预测死亡时间,这事儿靠谱吗?》中提到——

“死亡并非那么容易被所有人接受……当病人与病魔和死神苦苦争斗时,医生们用一套所谓科学的、精密的AI系统预测了病人的死期,于病人而言,抗癌之旅本就艰辛,而在其头顶悬上一把会准时掉落的死亡之刃未免也太过残忍。”

于病人而言,预测死亡是残忍,于常人而言,衰老时钟更像一个定时炸弹,在炸弹爆炸之前,我们是歇斯底里,还是淡然处之?

如果“衰老时钟”显示你可以活到90岁,是不是只要严格按照平时的生活作息表就可以后顾无忧了?某天不小心熬了个夜,在第二天会不会觉得转辗反侧,惶恐不安,担心着生命的流速加快?

其实我们都知道,熬夜会打破我们的生物节律,从而引发各种疾病,但在“衰老时钟”没有出现之前,这一切还没有表现得那么明显,我们的紧迫感也没有那么强烈。

如果“衰老时钟”表示你体内的“钟表”只能运作到30岁,那跟宣判死刑又有什么区别呢?或者我们能采取措施延长生命,但不断拨弄表盘的动作也让人厌烦。

AI助力:知其然,更要知其所以然

我们可以运用AI来影响、修复生物钟,但生物钟的研究还是任重而道远——生物钟研究逾四十年,迄今尚未出现有效的应用成果。那么,AI在这方面究竟能起到什么作用呢?

美国遗传学家杰弗里霍尔,迈克尔罗斯巴什以及迈克尔杨因为发现了控制昼夜节律的分子机制,也就是生物钟的分子机制而获得了2017年的诺奖。

北京大学生命科学学院院长饶毅老师曾在一篇文章里提到,“在完全不理解分子机理的情况下,用遗传筛选生物钟,是很强的方法。从分子上,称之为“盲筛”……盲筛的优点在于无需事先知道机理,而通过遗传得到突变、DNA克隆得到分子、分子的序列特征或更多研究,再揭示机理,或提供揭示机理的可能性。”

所以,生物钟研究的突破缘于遗传学的应用。而将遗传学与AI结合起来,未尝不是一次猛烈的科技革命。

举个例子,就像大家所知道的用机器学习模型去做图像识别一样,我们可以研究如何用神经网络自动预测DNA序列的属性,比如通过分子的序列特征来揭示机理等。

美国的DeepDiagnos团队致力于用人工智能来筛查早期癌症其核心技术是构建AI模型来逐点扫描基因组的每一个位点,从中找出可能存在的肿瘤相关突变,在癌症刚刚发生的阶段就能发出预警。

不过,目前这些研究还是着重于DNA序列上的肿瘤相关基因,但这也证明了AI结合遗传学去突破生物钟研究是可行的。

当然了,我们也可以先不去假定生物钟与遗传学有关。

生物钟是如何形成的?”这虽然生物钟研究最核心的问题,但这也是限制我们思考的牢笼。

事实上,我们不需要把“理解生物钟”作为“掌控生物钟”的前提,因为这意味着我们要先破解生物钟的奥秘,才能研制有效的应用成果,实际上,我们是把一个更难的问题作为前提条件,犯了本末倒置的错误。

所以,不妨对AI影响生物钟的方法进行建模和分析,理解机器智能,再将这种理解外推到生物系统,补充生物实验,进而理解人类的生物构成。

结论:

人们的早出晚归,动物的昼行夜伏、植物的春华秋实……那些我们不曾留心的现象,其背后都有着大大小小的钟表在悄然运作。AI对生物钟的探索,值得大家拭目以待。

[完]

智能相对论(微信id:aixdlun):深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出vb深浅。重点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。


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