新的AI工具可捕捉RNA视频游戏中顶级玩家的策略

一种新的人工智能工具可以捕获基于互联网的视频游戏的顶级玩家用来设计新RNA分子的策略。Ehana大型开放实验室的Rohan Koodli及其同事在PLOS计算生物学中介绍了名为EternaBrain的工具。Eterna由加州斯坦福大学医学院Rhiju Das教授的实验室指导。

RNA分子天然存在于所有活细胞中，具有必要的生物学功能。近年来，人们对设计用于癌症治疗，CRISPR基因编辑等的新RNA结构表现出浓厚的兴趣。但是，每个RNA结构都由四个结构单元的长序列组成，因此确定构建给定结构所需的精确序列可能在计算上很困难。

在这项新研究中，Koodli，Das及其同事通过基于Eterna的互联网视频游戏进行了研究，这是一项旨在解决RNA设计计算难题的公民科学计划。Eterna为每个玩家提供了目标RNA结构，而玩家试图发现一个RNA序列，该序列可使完成的分子折叠成所需的形状。在解决这些挑战方面，一些参与者表现优于最佳的计算机自动化方法。

研究人员使用Eterna参与者提供的180万种设计选择的数据集，发现了一个人工神经网络，可以捕获这些专家的某些偏爱和策略。这种称为EternaBrain的方法可以预测最佳球员的选择，其准确率远高于通过随机猜测获得的准确性。扩展的EternaBrain算法在解决Eterna挑战方面的性能与以前开发的算法相似或更好。

达斯说：“我们的发现表明，应该有可能为计算机RNA设计创建一种自动算法，以模仿或胜过人类RNA设计人员。”“但是我们还没有到那里;我们仍然需要向游戏玩家和AI研究人员学习很多东西。”

接下来，研究人员将观察他们是否可以通过将EternaBrain与其他用于RNA设计的计算方法相集成来胜过顶尖厂商。戴斯说：“我们也希望将EternaBrain应用到Eterna参与者正在解决的更复杂的问题上，包括RNA计算机和3D机器的设计以及从实际湿实验室数据中学习设计规则。”

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