Az emberi genom hatalmas mennyiségű adatot rejt, amelyben ma is számtalan feltáratlan titok lapul. Az új generatív MI-modellek ígéretes lehetőségeket kínálnak ezen információk értelmezésére és összefüggéseik feltárására, különösen, ha képesek egyszerre több adatformátumot is kezelni és szintetizálni.
Felvetődik a kérdés, vajon lehetséges-e egyszerre értelmezni a DNS nyelvét, és megfogalmazni annak biológiai jelentőségét úgy, hogy az az orvosi kutatást is felgyorsítja. Napjaink MI-rendszerei vagy átláthatatlanul, de igen nagy teljesítménnyel dolgozzák fel a genetikai szekvenciákat, vagy átlátható módon gondolkodnak, de a genomikai információk valódi összefüggéseit nem képesek megérteni.
A bemutatott BioReason projekt különleges, több komponenst kombináló MI-architektúrát használ: képes összekapcsolni a genomikus adatsorokat a nyelvi modelleken keresztül feldolgozott szöveges információkkal, és ezekből egységes, értelmezhető következtetéseket alkot. A fejlesztésben több neves kutatóintézet és vállalat működik együtt, például a Google DeepMind és a Cohere, ami tovább növeli a kezdeményezés jelentőségét.
Külön figyelmet érdemel, hogy a rendszer új típusú biológiai adathalmazokon és speciális, lépésről lépésre felépített indoklásokon keresztül képes összekapcsolni genetikai eltéréseket bizonyos betegségekkel vagy jellegzetességekkel. Mindez azt a kérdést veti fel, vajon tényleg elindulhatunk-e a betegségek gyógyításához vagy akár az öregedés lassításához vezető úton az ilyen típusú mesterséges intelligenciák révén.
