การเรียนรู้เชิงลึกทำให้วัคซีนมะเร็งเข้าใกล้ความจริง

Image credit: Pixabay (Free Pixabay license

นักวิจัยจาก India's International Institute of Information Technology Bangalore (IIIT Bangalore) ได้ออกแบบวิธีการเรียนรู้เชิงลึกที่จะช่วยให้การพัฒนาวัคซีนโรงมะเร็งสำหรับแต่ละคน โดยทำความเข้าใจกลไกทางชีวภาพระหว่างเซลล์มะเร็งกับระบบภูมิคุ้มกันของมนุษย์ได้ดีขึ้น 

ระบบภูมิคุ้มกันด้วยตัวของมันเองไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างเซลล์ปกติกับเซลล์มะเร็ง วิธีการที่วัคซีนตัวนี้ทำงานก็คือสังเคราะห์เป๊ปไทด์ (peptide) จากภายนอก ซึ่งเมื่อฉีดให้กับคนไข้แล้วจะช่วยให้ระบบภูมิคุ้มกันระบุเซลล์มะเร็งได้ วิธีการก็คือการสร้างพันธะ (bond) ระหว่างเป๊ปไทด์ที่ถูกฉีกเข้าไปกับเซลล์มะเร็งในร่างกาย เนื่องจากเซลล์มะเร็งจะมีความแตกต่างกันในแต่ละคน ดังนั้นการเลือกเป๊ปไทด์ที่ถูกต้องจะต้องใช้การวิเคราะห์ที่จะทำให้ได้เป๊ปไทด์ที่กระตุ้นการตอบสนองของภูมิคุ้มกันอย่างเหมาะสม 

ความยากของวิธีนี้คือในตอนนี้ประชาคมทางวิทยาศาสตร์ยังขาดความเข้าใจว่าพันธะของเป๊ปไทด์ MHC (Major Histocompatibility Complex) เกิดขึ้นได้อย่างไร และความยากในการทดสอบทางคลีคนิคของโมเลกุลที่ต่างกันเป็นงานที่ใช้ทรัพยากรมหาศาล 

นักวิจัยจึงสร้างตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) ที่ชื่อว่า MHCAttnNet ขึ้น นักวิจัยบอกว่าตัวแบบนี้สามารถทำนายการเกิดพันธะของ เป๊ปไทด์ MHC ได้ดีกว่าวิธีการที่มีอยู่ในปัจจุบัน นอกจากนี้ยังเน้นให้เห็นถึงสายลำดับย่อยของกรดอะมิโน (amino-acids) ที่น่าจะมีความสำคัญในการทำนายได้อีกด้วย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Technology.org

นักวิทยาศาสตร์ออกแบบอุปกรณ์สวมใส่ที่มีตัววัดเหงื่อเพื่อติดตามสุขภาพ

Photo by Nico Nazaire on Unsplash

นักวิจัยจาก  Tufts University ได้พัฒนาชุดวัดสัญญาณทางไฟฟ้าที่ยืดหยุ่นที่สามารถวัดสัญญาณด้านสุขภาพหลายตัวจากเหงื่อของผู้ใส่ โดยอุปกรณ์นี้จะถูกเย็บเข้าไปในเสื่อผ้าด้วยเส้นด้ายพิเศษที่มีส่วนประกอบอิเลกโทรนิกส์ และการเชื่อมต่อแบบไร้สายที่สามารถดึงข้อมูล จัดเก็บ และประมวลผลได้ตามเวลาที่ต้องการ เส้นด้ายนี้นอกจากใช้วิเคราะห์โรคที่เกิดขึ้นฉับพลันและเรื้อรังแล้ว ยังสามารถใช้ติดตามประสิทธิภาพของนักกีฬา และความปลอดภัยในที่ทำงานอีกด้วย โดยมันจะวิเคราะห์ระดับสัญญาณจากตัวบ่งชี้ทางชีวภาพจากเหงื่อที่เกิดขึ้นในขณะนั้นหลายตัวอย่างเช่น อิเลกโตรไลต์ (electrolyte) เมตาโบไลต์ (metabolite) พีเอช (pH) และฮอร์โมนความเครียดคอร์ติโซล (cortisol) 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: International Business Times

ระบบ AI ของอินเทลระบุความคล้ายคลึงกันของโค้ดโปรแกรมสองชุด

สถาปัตยกรรมของ MISIM 
[ภาพจาก VentureBeat]

นักวิทยาศาสตร์ของอินเทลร่วมกับนักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology และ Georgia Institute of Technology บอกว่าพวกเเขาได้พัฒนาเครื่องที่ทำงานได้โดยอัตโนมัติในการบอกว่าโค้ดโปรแกรมสองชุดทำงานเหมือนกันหรือไม่ ถึงแม้โค้ดทั้งสองจะมีโครงสร้างที่แตกต่างกันและใช้ขั้นตอนวิธีที่แตกต่างกัน โดยวิธีนี้ใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องในการสรุปว่าโปรแกรมจะทำอะไร เครื่องนี้มีชื่อว่า Machine Inferred Code Similarity (MISIM) โดยนักวิจัยบอกว่ามันทำงานได้เร็วกว่าวิธีที่ทันสมัยที่สุดในปัจจุบันถึง 40 เท่า เครื่องนี้สามารถนำไปใช้ในงานได้หลากหลายตั้งแต่การแนะนำโค้ด ไปจนถึงการตรวจแก้จุดบกพร่อง (debugging) ของโปรแกรมโดยอัตโนมัติ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: VentureBeat

นักวิทยาศาสตร์ต้องเปลี่ยนชื่อของยีนเพราะไมโครซอฟท์เอกซ์เซล

KTSDESIGN/SCIENCE PHOTO LIBRARY via Getty Images

แม้ว่าระบบจัดรูปแบบอัตโนมัติของไมโครซอฟท์เอกซ์เซลเป็นระบบที่มีประโยชน์ที่ช่วยให้เราพิมพ์ข้อมูลได้เร็วขึ้น แต่ในหลาย ๆ ครั้งมันก็ก่อให้เกิดความสับสน ตัวอย่างหนึ่งของความสับสนนี้คือ  HUGO Gene Nomenclature Committee (HGNC) ต้องออกคู่มือการตั้งชื่อยีน (gene) ของคน เพื่อป้องกันไม่ให้เอกซ์เซลจัดรูปแบบมันเป็นวันที่ ตัวอย่างเช่นยีนชื่อ MARCH1 (Membrance Associaed Ring-CH-Type Finger 1) พอไปพิมพ์ในเอกซ์เซลมันจะแปลงเป็น 1-Mar ซึ่งก็คือวันที่ 1 มีนาคม ในปัจจุบันยีนดังกล่าวมีชื่อว่า MARCHF1 เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ 

ชื่อยีน 27 ตัว ต้องถูกเปลี่ยนชื่อในช่วงหนึ่งปีที่ผ่านมาเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาที่เกิดจากเอกซ์เซล ผู้ประสานงานของ HGNC บอกว่านี่ไม่ใช่ข้อผิดพลาดที่ไม่ค่อยเกิดขึ้น เพราะจากการศึกษาในปี 2016 พบว่าบทความด้านพันธุกรรมห้าบทความได้รับผลกระทบจากโปรแกรมเอกซ์เซล 

จริง ๆ แล้ววงการวิทยาศาสตร์เคยเปลี่ยนชื่อยีนมาแล้ว เพื่อลดข้อผิดพลาดจากการสืบค้นข้อมูล หรือเหตุผลด้านความไม่สบายใจของคนไข้ แต่ตอนนี้มันเป็นผลจากการออกแบบซอฟต์แวร์โดยตรง 

กรณีนี้แสดงให้เห็นว่าการจัดรูปแบบอัตโนมัติสามารถสร้างปัญหาได้ และนี่คือสิ่งที่เราไม่ควรมองข้าม 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: engadget

 

อิฐพิมพ์จากเครื่องพิมพ์ 3 มิติที่ช่วยซ่อมกระดูกและเนื้อเยื่ออ่อน

[ภาพจาก  Oregon Health & Science University]

นักวิจัยจาก Oregon Health & Science University ได้สร้างอิฐที่พิมพ์จากเครื่องพิมพ์ 3 มิติ ที่สามารถใช้ซ่อมแซมกระดูกที่หัก และเนื้อเยื่ออ่อนที่ถูกทำลาย อิฐนี้จะเป็นลูกบาศก์ขนาด 0.6 นิ้ว ที่เอามาประกอบกันได้เหมือนเลโก้ (Lego) โดยมันสามารถทำหน้าที่เป็นโครง (scaffold) ให้ทั้งเนื้อเยื่อที่แข็งและอ่อนถูกปลูกขึ้นมาใหม่ ด้วยการใส่เจลจำนวนหนึ่งที่มีองค์ประกอบที่จำเป็นต่อการเติบโตเข้าไปในส่วนที่เป็นรูของก้อนอิฐ แล้วนำมันไปใส่ไว้ในจุดที่ต้องการที่สุด โดยอิฐนี้สามารถนำมาประกอบกันได้หลายรูปแบบเพื่อซ่อมแซมกระดูกที่แตก ผลการศึกษาจากการทดลองกับกระดูกของหนูพบว่า มันสามารถสร้างการเติบโตของหลอดเลือดได้เป็น 3 เท่า เมื่อเทียบกับการใช้วัสดุที่ใช้ทำโครงแบบเดิมที่ใช้กันอยู่ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Interesting Engineering