Pesquisadores Usam IA para Obter Insight Mais Profundo no Crescimento Celular

Uma equipe de cientistas do Instituto de Ciência Industrial da Universidade de Tóquio projetou um novo algoritmo de aprendizado de máquina capaz de prever o tamanho de uma célula individual enquanto ela cresce e se divide.

A rede neural artificial da equipe permite que um computador faça previsões mais precisas em comparação com métodos que dependem apenas de suposições comuns em biologia. De acordo com a equipe, os novos desenvolvimentos podem ajudar a avançar o campo da biologia quantitativa e melhorar a produção industrial de medicamentos.

O Campo da Biologia

O campo da biologia, assim como todas as ciências naturais, depende de modelos matemáticos que fazem previsões sobre o futuro com base em dados. Como os sistemas vivos e as formas de vida biológica são extremamente complexos, essas equações nem sempre podem ser totalmente confiáveis. Elas frequentemente dependem de suposições simplificadoras, que não necessariamente refletem os processos biológicos reais.

Por isso, a equipe de pesquisadores recorreu ao novo algoritmo de aprendizado de máquina, que pode usar o tamanho medido de células individuais ao longo do tempo para prever seu tamanho futuro. Um dos principais benefícios do sistema de computador é que ele reconhece automaticamente padrões nos dados, o que significa que não está restrito como outros métodos convencionais.

Atsushi Kamimura é o primeiro autor do artigo de pesquisa.

“Em biologia, modelos simples são frequentemente usados com base em sua capacidade de reproduzir os dados medidos”, diz Kamimura. “No entanto, os modelos podem falhar em capturar o que está realmente acontecendo devido a preconceitos humanos.”

Coletando os Dados

O estudo dependeu de dados coletados de uma bactéria Escherichia coli ou de uma célula de levedura Schizosaccharomyces pombe, que foi mantida em um canal microfluídico com temperaturas variadas.

Ele encontrou que o tamanho do gráfico apareceu como um “serra” à medida que o crescimento exponencial foi interrompido por eventos de divisão. Tradicionalmente, os biólogos humanos dependem de um modelo “sizer”, que é baseado no tamanho absoluto da célula, ou de um modelo “adder”, que é baseado no aumento de tamanho desde o nascimento. Eles usam esses modelos para prever quando as divisões ocorrerão.

Enquanto o programa de computador demonstrou que o princípio “adder” é eficaz, ele encontrou que faz parte de um sistema maior e mais complexo de reações bioquímicas e sinalização.

Tetsuya Kobayashi é o autor sênior do artigo.

“Nossa rede neural de aprendizado profundo pode separar efetivamente os fatores determinísticos dependentes de história dos ruídos nos dados fornecidos”, diz Kobayashi.

A equipe afirma que esse método poderia ser usado em outras áreas da biologia, não apenas para prever o tamanho das células. A ciência da vida dependerá cada vez mais da inteligência artificial em vez de modelos humanos, e a IA poderá descobrir novas e eficientes maneiras de controlar microorganismos, o que terá um grande impacto sobre como fermentamos produtos e produzimos medicamentos.