В современном мире каждый из нас сталкивается с генетикой, будь то медицинские анализы, CRISPR-дизайн или изучение наследственных признаков. Но что, если мы могли бы заглянуть глубже, понять тайные механизмы генов и даже создать новые последовательности ДНК, пригодные для науки и медицины? Это больше не фантазия, а реальность благодаря Evo — искусственной нейросети, которая переосмысливает подходы к анализу и проектированию геномов.
Что такое Evo?
Evo — это искусственная нейросеть, разработанная для работы с последовательностями ДНК, РНК и белков. Её задача — анализировать, предсказывать и даже создавать геномные последовательности, которые могут стать основой для новых открытий в биоинформатике, медицине и биотехнологиях.
Но Evo — это не просто инструмент. Это революция. Она объединяет мощь больших языковых моделей с адаптированной архитектурой, которая позволяет ей обрабатывать последовательности на однонуклеотидном уровне и работать с масштабами, ранее недостижимыми для стандартных методов.
Она не просто анализирует геномы. Evo умеет:
Генерировать новые ДНК-последовательности с реалистичными характеристиками.
Предсказывать, какие мутации окажут влияние на здоровье организма.
Разрабатывать регуляторные элементы и даже новые системы CRISPR-Cas.
Как её обучали?
Обучение Evo-1 — это отдельная эпопея. Для этого разработчики собрали OpenGenome, базу данных, которая включает более 300 миллиардов токенов, представляющих прокариотические и эукариотические геномы.
Ключевым моментом стало то, что модель не просто "запомнила" эти данные. Она научилась понимать закономерности, анализировать связи между последовательностями и даже предсказывать, как те или иные мутации повлияют на организм.
Что в цифрах?
База данных OpenGenome, включает:
Более 80 000 прокариотических геномов.
2,6 миллиона вирусов, включая предсказанные фаги.
Сотни тысяч плазмид и мобильных генетических элементов.
В сумме это более 300 миллиардов нуклеотидов, что делает Evo одной из самых "образованных" моделей в своей области.
Evo — это монстр. У неё 7 миллиардов параметров. Чтобы понять, насколько это много, давайте вспомним аналогии:
7 миллиардов параметров — это как если бы в вашей библиотеке было 7 миллиардов книг, и каждая книга содержала бы уникальную информацию о биологических процессах.
Или как если бы каждый нуклеотид в среднем геноме человека представлял 233 параметра этой модели.
Когда Evo увидела свет?
Официально Evo была представлена миру в 2024 году, и, можно сказать, это был один из тех моментов, когда биоинформатика сделала гигантский скачок вперёд. В статье “Sequence modeling and design from molecular to genome scale with Evo” (опубликованной в Science) команда подробно описала, как модель работает, на чём обучена и как её можно применять.
Первый релиз Evo состоялся 27 февраля (согласно данным репозитория GitHub'a разработчиков):
Там же есть вся информация по установке.
Теперь — к героям. За Evo стоят гениальные умы из лабораторий и стартапов, среди которых:
Эрик Нгуен, человек, который, кажется, не спит, потому что успевает делать всё.
Мэттью Дюрант, который, вероятно, знает больше о молекулярных структурах, чем любой учебник.
Брайан Хи, главный любитель сложных задач и больших данных.
И это только малая часть. Полный список разработчиков похож на состав сборной команды мечты в области биоинформатики.
Где это всё работает?
Evo — это не какой-то там эксклюзив для учёных из Гарварда. Работает везде, где у вас есть Python:
На вашем локальном компьютере, будь то старенький ноутбук или монстр-сервер.
В облачных сервисах вроде Google Colab или AWS.
На суперкомпьютерах, если вдруг захотите сравнить всех бактерий в мире за раз.
Архитектура Evo: как нейросеть понимает геномы и не ломается
Теперь, когда мы выяснили, что такое Evo и сколько она умеет, давайте разберёмся, почему она вообще так умна. Ведь если у нейросети 7 миллиардов параметров, это не просто цифра. Это весомая нагрузка на вычислительные мощности, а чтобы все работало как часы, нужна хитроумная архитектура. И вот здесь на сцену выходит StripedHyena — эта гибридная архитектура, которая просто заставляет модель работать как гиперэффективный швейцарский нож для биоинформатики.
Что такое StripedHyena и почему она так крута?
Для начала, забудьте про типичные архитектуры трансформеров. Все эти гигантские сети вроде GPT-3 или BERT могут работать с текстами, но если начать использовать их для биологических данных, то тут сразу появляются две проблемы:
Огромные вычислительные затраты. Мы ведь говорим о миллиардах нуклеотидов, а не о сотнях слов.
Проблемы с однонуклеотидным разрешением. Нельзя просто "прочитать" ДНК как текст — нужно учесть, что каждая буква несёт в себе важную биологическую информацию.
И вот тут на помощь приходит StripedHyena. Она сочетает в себе два мощных подхода: стандартные трансформеры для обработки данных и операторы Hyena, которые просто сжирают вычислительные ресурсы меньшего размера, при этом значительно ускоряя работу. Это как если бы вы взяли суперзаряженную машину, но вместо того чтобы гонять по бесплодной пустыне, вы дали ей оптимизированный маршрут по шоссе.
Преимущества StripedHyena:
Гибкость контекста. Evo может работать с последовательностями длиной до 131 тысячи нуклеотидов, что для биоинформатики просто космическое расстояние. Для сравнения, большинство старых моделей теряли бы себя при обработке последовательности в несколько тысяч.
Эффективность вычислений. Она не простаивает зря, благодаря FlashAttention 2.0 модель обрабатывает данные быстро и экономно, как если бы на вашем сервере сидел эффективный суперкомпьютер на колесах.
Масштабируемость. Модель хорошо работает как на маленьких данных, так и на гигантских. Это значит, что Evo не потеряется, будь то бактериальный геном или целый геном человека.
FlashAttention 2.0: когда скорость и эффективность встречаются в биоинформатике
Если вы когда-либо сталкивались с трансформерами, то знаете, что вычисления на них могут быть медленными и ресурсоёмкими. Но что, если бы можно было ускорить всё это без потери качества? Встречайте FlashAttention 2.0 — технологию, которая делает так, чтобы всё работало быстрее, легче и без жертв.
Что такое FlashAttention 2.0?
FlashAttention 2.0 — это улучшенная версия технологии внимания, которая значительно оптимизирует использование памяти и ускоряет вычисления в моделях на базе трансформеров. Это своего рода "взрывной" режим для нейросетей, который позволяет работать с большими последовательностями данных (например, геномами) без того, чтобы они поглотили всю вашу память и время.
Почему это важно для Evo?
Как вы уже поняли, Evo не из тех моделей, которые могут потягивать чай и медленно читать геномы. Evo работает с огромными последовательностями ДНК, миллиардами нуклеотидов, и требует такого количества вычислений, которое на старых системах было бы не по силам. Но FlashAttention 2.0 — это та самая «волшебная палочка», которая ускоряет процесс в разы, позволяя Evo работать быстрее и эффективнее.
Представьте себе: у вас есть последовательность длиной в несколько тысяч нуклеотидов, и вам нужно вычислить, как они взаимодействуют, какие изменения происходят на уровне каждой молекулы. Без FlashAttention 2.0 этот процесс мог бы занять несколько часов, а с ним — всего несколько минут.
Как это работает?
Суть FlashAttention 2.0 в том, что она оптимизирует механизмы внимания в трансформерах, позволяя моделям работать с гораздо большими объёмами данных, используя меньше памяти и быстрее.
Снижение нагрузки на память: Вместо того чтобы загружать всю последовательность в память, FlashAttention обрабатывает её кусочками, эффективно используя ресурсы.
Ускорение вычислений: Эта технология использует специальные алгоритмы для параллельной обработки, что делает вычисления в модели быстрее без потери точности.
Почему это круто?
Вы когда-нибудь пытались запустить нейросеть на старом ноутбуке и думали: "Так, этот процесс можно использовать только в качестве обогревателя"? FlashAttention 2.0 решает эту проблему. Evo с FlashAttention 2.0 работает намного быстрее, при этом её возможности не ограничиваются только мощными серверами. Теперь вы можете работать с большими данными на устройствах, которые раньше не могли бы справиться с такой нагрузкой.
Схема процесса работы модели Evo
Cхема является визуализацией, как Evo помогает в биоинформатике, начиная от ввода данных и заканчивая анализом генетических последовательностей.
Работу Evo можно разделить на 3 ключевых этапа, давайте же рассмотрим их поподробней!
1. Вводные данные: последовательности ДНК, РНК или белков
На этом этапе в модель поступают исходные данные, которые могут быть:
Последовательности ДНК — строки, содержащие комбинацию четырёх нуклеотидов: аденина (A), тимина (T), цитозина (C) и гуанина (G). Эти последовательности могут представлять собой гены, регуляторные элементы или другие фрагменты генома.
Последовательности РНК — транскрипты, которые представляют собой копии генетической информации, используемые для синтеза белков. РНК содержит тот же набор оснований, что и ДНК, но тимин заменён на урацил (U).
Белковые последовательности — это цепочки аминокислот, которые кодируются генами и образуют белки. В их основе лежат 20 стандартных аминокислот, которые составляют все белки живых существ.
Эти данные подаются в модель как текстовые строки (например, "ATCG" для ДНК или "AUGC" для РНК), которые затем токенизируются (разбиваются на элементы для анализа).
2. Обработка внутри модели Evo
После того как данные поступили в модель, начинается их обработка. Внутри модели Evo происходит несколько ключевых этапов:
Токенизация данных
Сначала последовательности (ДНК, РНК или белков) преобразуются в токены. Токенизация — это процесс разбиения последовательности на базовые элементы. Например:
Для ДНК это могут быть отдельные нуклеотиды (A, T, C, G).
Для РНК — нуклеотиды (A, U, C, G).
Для белков это будут аминокислотные остатки (например, "A" для аланина, "V" для валина).
После токенизации модель может начать работать с этими элементами, используя их для вычислений.
Архитектура StripedHyena
Evo использует StripedHyena (о ней мы уже говорили) — гибридную архитектуру, которая сочетает в себе два ключевых подхода:
Трансформеры — для обработки зависимостей между токенами в последовательности. Это позволяет модели учитывать, как каждый элемент взаимодействует с другими в контексте всей последовательности.
Операторы Hyena — оптимизируют вычислительные затраты, улучшая скорость обработки данных и снижая нагрузку на память, что делает модель более эффективной и способной работать с очень большими данными.
Этот подход даёт Evo способность работать с длинными последовательностями (до 131 тысячи нуклеотидов) с высокой точностью.
Механизмы внимания
Механизм внимания (attention) позволяет Evo «смотреть» на разные части последовательности и уделять больше внимания тем фрагментам, которые важны для текущей задачи. Например:
Если модель анализирует ДНК, она может «запомнить», как взаимодействуют определённые гены.
Если изучает РНК, она может фокусироваться на местах, которые кодируют регуляторные элементы.
Механизм внимания помогает Evo адаптироваться к различным задачам и эффективно обрабатывать долгие последовательности данных.
Предсказание мутаций и функций
На основе обучающих данных (геномы, белковые последовательности, фрагменты РНК) Evo может делать несколько типов предсказаний:
Предсказание функций генов или последовательностей. Например, для определённой последовательности ДНК модель может предсказать, какой белок будет синтезироваться, или какую роль играет эта последовательность в клетке.
Предсказание мутаций. Evo может анализировать, как мутации (например, точечные замены или инсерции) изменяют функции белков, РНК или даже всю клеточную деятельность. Это полезно для оценки риска заболеваний, таких как рак, или предсказания устойчивости к лекарствам.
Генерация CRISPR-систем. Модель может создавать новые последовательности для генетического редактирования, используя обученные данные о CRISPR-Cas системах.
3. Вывод: результаты работы модели
После того как модель обработала входные данные, она генерирует выводы, которые могут быть различными в зависимости от задачи. Вот несколько примеров вывода:
1) Предсказания для генетических последовательностей
Модель может предсказать:
Как изменится функция белка или РНК при определённых мутациях.
Влияние мутаций на клеточный процесс (например, как мутация в гене может привести к болезни).
2) Генерация новых последовательностей
Evo может создавать новые ДНК, РНК или белковые последовательности:
Генерация CRISPR — создание направляющих РНК для редактирования генома.
Генерация новых геномных последовательностей, которые могут быть использованы для разработки новых организмов, устойчивых к внешним воздействиям.
3) Оценка генетической важности
Модель может классифицировать гены или последовательности как важные или неважные для жизнеспособности организма. Например:
Если предсказание показывает, что мутация в данном гене приведёт к преждевременному стоп-кодону, Evo может оценить, важен ли этот ген для выживания организма.
Таким образом, работа Evo с данными включает несколько этапов: от получения последовательности ДНК, РНК или белков на входе до выдачи точных предсказаний о функции, мутациях и даже создании новых геномных последовательностей. Мощные механизмы обработки, такие как StripedHyena и внимание, делают Evo высокоэффективной в работе с большими и сложными биологическими данными.
Если вы хотите углубиться в мир биоинформатики, анализировать геномы или генерировать новые последовательности, Evo — это тот инструмент, который вам нужен.