Hoe Co-Scientist helpt bij het vinden van moleculaire schakelaars van nieuwe infectieziekten

Professor Clare Bryant van de Universiteit van Cambridge maakt gebruik van Google DeepMinds Co-Scientist om moleculaire schakelaars op te sporen die ernstige ziekten zoals sepsis veroorzaken wanneer ziekteverwekkers van dieren op mensen overspringen. Ze testte de tool eerst door er een samenvatting van een subsidievoorstel over vogelgriep bij vogels en mensen in te voeren. De tool genereerde en rangschikte veelbelovende hypothesen, waarvan sommige onbekend en tot nadenken stemmend waren. Later voerde ze het volledige voorstel in, en Co-Scientist gaf prioriteit aan een eiwit waar ze nog niet aan had gedacht, dat verband hield met signaalpaden waarin ze geïnteresseerd was. Terug in het lab voegde ze ongepubliceerde gegevens toe, en bij elke iteratie werden de hypothesen aangescherpt van kandidaat-eiwitten tot specifieke aminozuren. Bryants team bouwt nu cellijnen met die mutaties om de hypothesen te testen. Normaal gesproken zou het identificeren van precieze aminozuren twee tot drie jaar experimenteel werk vergen, maar haar lab verwacht het in zes maanden af te ronden als de doelen van Co-Scientist correct zijn.