Nasza planeta t\u0119tni \u017cyciem; z szacowanych 1 biliona gatunk\u00f3w na Ziemi, zdumiewaj\u0105ce 99,999% to byty mikrobiologiczne. W tej kategorii znajduj\u0105 si\u0119 mniej efektowne, ale niezwykle pot\u0119\u017cne formy \u017cycia: bakterie, archeony, wirusy i jednokom\u00f3rkowe eukarionty. Te male\u0144kie organizmy maj\u0105 wp\u0142yw na histori\u0119 i przysz\u0142o\u015b\u0107 naszej planety, utrzymuj\u0105c si\u0119 i prosperuj\u0105c w zak\u0105tkach Ziemi, w kt\u00f3rych inne formy \u017cycia s\u0142abn\u0105. Od czarnych g\u0142\u0119bin komin\u00f3w g\u0142\u0119binowych po kwa\u015bne gor\u0105ce \u017ar\u00f3d\u0142a, mikroby przekszta\u0142ci\u0142y si\u0119 i przystosowa\u0142y do przetrwania w niekt\u00f3rych z najbardziej ekstremalnych \u015brodowisk na Ziemi.<\/p>\n
Jednak w por\u00f3wnaniu z ich kolosaln\u0105 obecno\u015bci\u0105, nasza wiedza na temat tych mikroskopijnych byt\u00f3w pozostaje w najlepszym razie embrionalna. Je\u015bli chodzi o zrozumienie r\u00f3\u017cnorodno\u015bci drobnoustroj\u00f3w, zacz\u0119li\u015bmy dopiero zarysowywa\u0107 powierzchni\u0119. Zaskakuj\u0105ce jest to, \u017ce mniej ni\u017c 1% znanych gen\u00f3w drobnoustroj\u00f3w zosta\u0142o zbadanych eksperymentalnie. Nasze ograniczone zrozumienie tego biologicznego bogactwa jest zar\u00f3wno wyzwaniem, jak i ekscytuj\u0105c\u0105 szans\u0105 dla naukowc\u00f3w. I w\u0142a\u015bnie wtedy z pomoc\u0105 przychodz\u0105 nam obliczenia.<\/p>\n
Najnowocze\u015bniejszy badacz, Yunha Hwang, wnosi \u015bwie\u017ce, multidyscyplinarne podej\u015bcie do badania tego w du\u017cej mierze nieznanego terenu. Jako cz\u0142onek wydzia\u0142u MIT z do\u015bwiadczeniem w mikrobiologii \u015brodowiskowej i informatyce, wnosi unikaln\u0105 perspektyw\u0119, kt\u00f3ra ma zrewolucjonizowa\u0107 t\u0119 dziedzin\u0119. Odkrywanie ekstremalnych \u015brodowisk dla Hwanga to nie tylko znajdowanie nowych organizm\u00f3w, ale tak\u017ce odkrywanie tajemnic nieznanego. Wspomina swoje marzenie z dzieci\u0144stwa o zostaniu astronaut\u0105 i uwa\u017ca swoje obecne badania nad ekstremalnymi \u015brodowiskami Ziemi za osobist\u0105 przygod\u0119 z astrobiologi\u0105.<\/p>\n
W swoim po\u015bcigu Hwang natkn\u0105\u0142 si\u0119 na dobrze prosperuj\u0105c\u0105 mat\u0119 mikrobiologiczn\u0105 prawie 2 kilometry pod wod\u0105 u wybrze\u017cy Meksyku. W warunkach pozbawionych tlenu mikroby te znalaz\u0142y alternatywny mechanizm oddechowy, wykorzystuj\u0105c zamiast tego siark\u0119. A jednak przeniesienie ich do laboratorium okaza\u0142o si\u0119 trudne, poniewa\u017c wiele z nich uparcie odmawia\u0142o wzrostu; cz\u0119sta zagadka, z kt\u00f3r\u0105 borykaj\u0105 si\u0119 mikrobiolodzy.<\/p>\n
Naukowcy zajmowali si\u0119 tym problemem poprzez metagenomik\u0119 - rozszyfrowywanie materia\u0142u genetycznego pobranego bezpo\u015brednio z pr\u00f3bek \u015brodowiskowych. Hwang przesuwa jednak granice jeszcze dalej. Eksperymentuje z genomicznym modelowaniem j\u0119zyka, now\u0105 technik\u0105 obliczeniow\u0105 inspirowan\u0105 przetwarzaniem j\u0119zyka naturalnego.<\/p>\n
\u201cTak jak modele obliczeniowe pomagaj\u0105 zrozumie\u0107 ludzkie j\u0119zyki, takie jak angielski czy francuski, tak genomowe modele j\u0119zykowe pomagaj\u0105 zrozumie\u0107 skomplikowany j\u0119zyk biologii\u201d - wyja\u015bnia Hwang. Podej\u015bcie to pozwala badaczom analizowa\u0107 genomy drobnoustroj\u00f3w in silico (poprzez symulacje komputerowe) w celu dostrze\u017cenia wzorc\u00f3w i ekstrapolacji funkcji biologicznych. Bior\u0105c pod uwag\u0119 ogromn\u0105 ilo\u015b\u0107 danych - miliony \u2018liter\u2019 genetycznych w ka\u017cdym genomie i tysi\u0105ce genom\u00f3w w gramie gleby - sama analiza ludzka jest ledwo odpowiednia. To w\u0142a\u015bnie tutaj uczenie maszynowe oferuje sw\u00f3j b\u0142yskotliwy potencja\u0142.<\/p>\n
W ramach studi\u00f3w Hwang natkn\u0119\u0142a si\u0119 na to, co \u015bwiat nauki nazywa \u201cmikrobiologiczn\u0105 ciemn\u0105 materi\u0105\u201d - nieznane genomy i gatunki, kt\u00f3re wydaj\u0105 si\u0119 wymyka\u0107 tradycyjnej klasyfikacji. Uczenie maszynowe pomaga w identyfikacji wzorc\u00f3w na tym niezbadanym terytorium, ostatecznie d\u0105\u017c\u0105c do mapowania tych odkry\u0107 na relacje ewolucyjne i funkcje biologiczne.<\/p>\n
Hwang przyznaje, \u017ce mikroby s\u0105 \u201cprawdopodobnie najlepszymi chemikami na \u015bwiecie\u201d z potencja\u0142em metabolicznym, kt\u00f3ry mo\u017ce zrewolucjonizowa\u0107 produkcj\u0119 materia\u0142\u00f3w, rozw\u00f3j terapii, nowe projekty polimer\u00f3w i wiele innych. Ale ich znaczenie wykracza poza praktyczne zastosowania. Te niewidoczne stworzenia odgrywaj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119 w globalnych cyklach sk\u0142adnik\u00f3w od\u017cywczych, pomagaj\u0105c w sekwestracji w\u0119gla i wi\u0105zaniu azotu. Poniewa\u017c \u015bwiat zmaga si\u0119 ze zmianami klimatycznymi, zrozumienie funkcjonalno\u015bci drobnoustroj\u00f3w jest niezb\u0119dne do precyzyjnego modelowania \u015brodowiska i zr\u00f3wnowa\u017conego zarz\u0105dzania ekosystemem.<\/p>\n
Nie nale\u017cy zapomina\u0107 o istotnym znaczeniu bada\u0144 mikrobiologicznych w walce z chorobami zaka\u017anymi. \u201cZrozumienie zachowania drobnoustroj\u00f3w w r\u00f3\u017cnych \u015brodowiskach, szczeg\u00f3lnie w odniesieniu do ludzkiego mikrobiomu, jest kluczem do zwalczania przysz\u0142ych wyzwa\u0144 zdrowotnych\u201d - ostrzega Hwang. \u0141\u0105cz\u0105c moc obliczeniow\u0105 z biologiczn\u0105 przenikliwo\u015bci\u0105, naukowcy tacy jak Yunha Hwang \u201codblokowuj\u0105\u201d kolosalne obietnice mikroskopijnego \u015bwiata. Ta podr\u00f3\u017c dopiero si\u0119 rozpocz\u0119\u0142a i zapocz\u0105tkowuje now\u0105 er\u0119 niewykorzystanego potencja\u0142u i tajemnic, kt\u00f3re jeszcze nie zosta\u0142y odkryte.<\/p>\n