Struktura oparta na sztucznej inteligencji rewolucjonizuje analizę komórkową

W nieustannie rozwijającej się dziedzinie biologii komórkowej prawdziwe zrozumienie złożonej natury komórki, zwłaszcza w kontekście chorób takich jak rak, ma ogromne znaczenie. Analizując badania nad ekspresją genów u osób chorych na raka, naukowcy mogą dotrzeć do źródła nowotworu, a nawet oszacować potencjalną skuteczność różnych metod leczenia. Jednak skomplikowana natura komórek, charakteryzująca się wielowarstwową złożonością, stanowi poważną przeszkodę. W zależności od tego, co jest mierzone – czy to białka, ekspresja genów, czy morfologia komórek – uzyskane wyniki mogą się znacznie różnić.

Poruszanie się po złożonych pomiarach komórkowych

Wyzwaniem, przed którym często stają biolodzy komórkowi, jest to, że uzyskanie pełnego obrazu stanu komórki wymaga przeprowadzenia wielu pomiarów przy użyciu różnych technik. Wcześniej pomiary te analizowano osobno, co sprawiało, że proces ten był powolny i pracochłonny. Zastosowanie metod uczenia maszynowego przyspiesza ten proces, ale jednocześnie komplikuje sprawę poprzez łączenie danych pochodzących z różnych źródeł – co utrudnia ustalenie, skąd pochodzą konkretne informacje o komórce.

Rewolucyjne rozwiązanie pochodzi jednak od czołowych ośrodków naukowych, takich jak Broad Institute przy MIT i Harvardzie oraz ETH w Zurychu, przy wsparciu Instytutu Paula Scherrera (PSI). Wspólnie opracowali oni oparty na sztucznej inteligencji system, zaprojektowany specjalnie w celu określenia, które informacje o stanie komórki są wspólne dla różnych rodzajów pomiarów, a które są charakterystyczne dla każdego z nich. Takie precyzyjne ukierunkowanie na informacje wewnątrz komórki zapewnia bardziej kompleksowy obraz interakcji komórkowych, co nie tylko obiecuje głębsze zrozumienie nowotworów, ale także rzuca światło na schorzenia takie jak choroba Alzheimera i cukrzyca.

Wkraczamy w nową erę analizy komórkowej

Xinyi Zhang, jedna z głównych sił napędowych tych badań, wyjaśnia, że choć naukowcy opracowali wiele narzędzi do pomiaru różnych cech komórkowych, to ostatecznie nadal istnieje tylko jeden podstawowy stan komórki. Dzięki inteligentnemu połączeniu danych z tych różnych narzędzi możemy uzyskać kompleksowy obraz stanu komórki. Perspektywa ta stała się podstawą artykułu naukowego zespołu badawczego, którego współautorami są tacy eksperci jak G.V. Shivashankar i Caroline Uhler. Autorzy opisują możliwości swojej platformy opartej na uczeniu maszynowym w zakresie identyfikacji zarówno danych pokrywających się, jak i informacji charakterystycznych dla każdego rodzaju pomiaru.

Platforma została skrupulatnie przetestowana na syntetycznych zbiorach danych, gdzie bezbłędnie rozróżniała znane informacje wspólne i charakterystyczne dla danego typu. Ponadto w rzeczywistych zbiorach danych dotyczących pojedynczych komórek z powodzeniem rozróżniała aktywność genów uchwyconą za pomocą transkryptomiki od dostępności chromatyny. Narzędzie to zidentyfikowało również, które pomiary pozwalały wykryć marker białkowy wskazujący na uszkodzenia DNA u pacjentów z nowotworami, co stanowi niezwykle cenną informację dla badaczy medycznych.

W przyszłości zespół planuje udoskonalić model, aby uzyskać jeszcze dokładniejsze informacje na temat stanu komórek. Przeprowadzone zostaną dalsze testy w celu potwierdzenia jego zdolności do precyzyjnego rozróżniania informacji komórkowych. Te znaczące badania przyciągnęły uwagę i wsparcie prestiżowych instytucji, takich jak Centrum im. Erica i Wendy Schmidtów oraz Szwajcarska Narodowa Fundacja Naukowa. Aby zapoznać się z bardziej szczegółowymi informacjami na temat tych badań, kliknij tutaj.