باحثون يستخدمون الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤية أعمق في نمو الخلايا

قام فريق من العلماء في معهد العلوم الصناعية بجامعة طوكيو بتصميم خوارزمية تعلم الآلة الجديدة القادرة على التنبؤ بحجم الخلية الفردية أثناء نموها وتنقسم.

تمكّن شبكة العصبونات الاصطناعية للفريق من تمكين الكمبيوتر من تقديم توقعات أكثر دقة مقارنة بالطرق التي تعتمد فقط على الافتراضات الشائعة في علم الأحياء. و根据 الفريق، يمكن أن تساعد التطورات الجديدة على تقدم مجال علم الأحياء الكمية وتحسين الإنتاج الصناعي للأدوية.

مجال علم الأحياء

يعتمد مجال علم الأحياء، مثل جميع العلوم الطبيعية، على نماذج رياضية تقدم توقعات حول المستقبل بناءً على البيانات. وبسبب تعقيد الأنظمة الحية والكائنات الحية، لا يمكن دائمًا الثقة بمثل هذه المعادلات. غالباً ما تعتمد على افتراضات تبسيطية، والتي لا تعكس بالضرورة العمليات البيولوجية الحقيقية.

نظرًا لذلك، لجأ فريق الباحثين إلى خوارزمية تعلم الآلة الجديدة، والتي يمكنها استخدام حجم الخلايا الفردية المقاس على مدار الوقت لتنبؤ بحجمها في المستقبل. واحدة من أهم مزايا نظام الكمبيوتر هي أنها تعرف تلقائيًا الأنماط في البيانات، مما يعني أنها لا تقيد مثل الطرق التقليدية.

أتسوشي كاميمورا هو المؤلف الأول للورقة البحثية.

“في علم الأحياء، غالبًا ما يتم استخدام نماذج بسيطة بناءً على قدرتهم على إعادة إنتاج البيانات المقاسة”، يقول كاميمورا. “然而، قد تفشل النماذج في التقاط ما يحدث حقًا بسبب المفاهيم السابقة للإنسان”.

جمع البيانات

اعتمدت الدراسة على بيانات جمعت من بكتيريا إشيريشيا كولي أو خلية الخميرة شيزوساكارومايس بومبي، والتي تم احتجازها في قناة ميكروفلويديك مع درجات حرارة مختلفة.

وجدت أن حجم التخطيط يبدو كـ “ساوتوث” حيث يتم قطع النمو الأسي بواسطة أحداث الانقسام. تقليديًا، يعتمد علماء الأحياء البشر على نموذج “سايزر”، الذي يعتمد على الحجم المطلق للخلية، أو نموذج “أدير”، الذي يعتمد على زيادة الحجم منذ الولادة. يستخدمون هذه النماذج للتنبؤ بوقت حدوث الانقسامات.

أثبت البرنامج الكمبيوتر أن مبدأ “أدير” فعال، ولكنه وجد أنه جزء من نظام أكبر وأكثر تعقيدًا من التفاعلات الكيميائية الحيوية والإشارات.

تيتسيا كوباياشي هو المؤلف الرئيسي للورقة.

“يمكن لشبكتنا العصبونية 深度 التعلم فصل العوامل الحتمية التابعة للتاريخ من الضوضاء في البيانات المعطاة”، يقول كوباياشي.

يقول الفريق إن هذه الطريقة يمكن استخدامها في مجالات أخرى من علم الأحياء، وليس فقط للتنبؤ بحجم الخلايا. سيعتمد علم الحياة بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي بدلاً من النماذج البشرية، وسيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على اكتشاف طرقًا جديدة وفعالة للسيطرة على الميكروبات، مما سيكون له تأثير كبير على كيفية تخمير المنتجات وإنتاج الأدوية.