W MIT naukowcy zrobili ogromny krok naprzód w zakresie przyspieszenia, zwiększenia niezawodności i obniżenia kosztów eksperymentów naukowych – zwłaszcza w przypadku badań nad złożonymi systemami, takimi jak genetyka czy nowotwory. Zamiast trzymać się stosowanych od dziesięcioleci metod opartych na próbach i błędach, które z trudem nadążają za współczesnymi wyzwaniami naukowymi, ta nowa strategia wprowadza świeże podejście do analizy ogromnej liczby kombinacji terapii – wyzwania, które od dawna stanowiło źródło frustracji dla naukowców na całym świecie.
Wyobraź sobie, że jesteś naukowcem próbującym ustalić, jak różne kombinacje terapii genowych mogą wpływać na rozwój nowotworu. Tradycyjnie musiałbyś zmierzyć się z procesem, który jest zarówno czasochłonny, jak i zniechęcający — istnieje bowiem miliardy możliwych kombinacji. Przetestowanie każdej z nich? Nie ma mowy. Jeśli wypróbujesz tylko kilka, wyniki mogą być zniekształcone. Zawsze istnieje ryzyko, że niektóre istotne interakcje mogą umknąć Twojej uwadze.
Aby zrewolucjonizować ten żmudny proces, zespół z MIT stworzył model probabilistyczny, który całkowicie zmienia zasady gry. Zamiast z góry decydować, które kombinacje należy przetestować, naukowcy przypisują teraz zabiegi losowo, ale w sposób, który nadal uwzględnia poziomy dawek, na których im zależy. Na przykład każda komórka jest poddawana równolegle różnym zabiegom, zgodnie ze starannie zaprojektowanymi prawdopodobieństwami. Eliminuje to wiele domysłów, zmniejsza stronniczość i pozwala uzyskać pełniejszy obraz tego, w jaki sposób różne zabiegi mogą na siebie oddziaływać.
Pojawia się jednak jeszcze jedno ważne pytanie: w jaki sposób naukowcy mogą ustalić odpowiednią dawkę dla każdego leczenia, aby jak najdokładniej zrozumieć jego wpływ? Zespół z MIT zaproponował nowatorską odpowiedź. Pomyśl o dawce jak o rzucie obciążoną monetą – wyższa dawka oznacza większe prawdopodobieństwo “orła”, więc ta terapia jest stosowana częściej; niższa dawka – rzadziej. Z biegiem czasu eksperyment dostosowuje te “prawdopodobieństwa” na podstawie informacji zwrotnych z poprzednich rund. Każda korekta przybliża eksperyment do najskuteczniejszej mieszanki i stężenia, opierając się na danych, a nie na przeczuciu.
Najbardziej ekscytujące jest to, że naukowcy nie muszą zadowalać się podejściem typu “raz i koniec”. W miarę napływania nowych wyników mogą oni dopracowywać swoją strategię, dzięki czemu każda kolejna runda eksperymentów jest bardziej przemyślana niż poprzednia. Jest to szczególnie przydatne, gdy zasoby są ograniczone lub dane zawierają zakłócenia — innymi słowy, w rzeczywistych warunkach, z którymi naukowcy mają do czynienia na co dzień.
Po przeprowadzeniu serii symulacji zespół stwierdził, że ich nowa metoda konsekwentnie przewyższała tradycyjne podejścia pod względem przewidywania wyników, zwłaszcza w przypadku eksperymentów przebiegających w kilku fazach. Jak stwierdził jeden z głównych autorów badania, Jiaqi Zhang, istnieje nadzieja, że podejście to otworzy drogę do odpowiedzi na niektóre z najważniejszych pytań w biologii.
Ta nowa koncepcja może zrewolucjonizować sposób badania systemów biologicznych, potencjalnie prowadząc do przełomowych odkryć w leczeniu chorób genetycznych, nowotworów i nie tylko. Naukowcy nie zamierzają na tym poprzestać — planują dalej udoskonalać swój model, zajmując się takimi wyzwaniami, jak wzajemny wpływ różnych próbek na siebie nawzajem czy też sposób, w jaki do eksperymentów wkradają się błędy selekcyjne. Kolejnym krokiem będą testy w warunkach rzeczywistych, w ramach których naukowcy zamierzają poddać swoje odkrycia ostatecznej weryfikacji.
Prace te były prowadzone pod kierownictwem Jiaqi Zhanga i Divyi Shyamala, a ich głównym autorem była Caroline Uhler; wsparcie zapewniły MIT, firma Apple, różne agencje federalne oraz kilku innych sponsorów. Wyniki badań zostały po raz pierwszy zaprezentowane podczas Międzynarodowej Konferencji poświęconej uczeniu maszynowemu i wkrótce mogą stać się punktem zwrotnym w sposobie prowadzenia badań naukowych na całym świecie.
Ta strona używa plików cookie.