Cercetătorii utilizează inteligența artificială pentru a obține o înțelegere mai profundă a creșterii celulare

O echipă de oameni de știință de la Institutul de Științe Industriale al Universității din Tokyo a proiectat un nou algoritm de învățare automată care este capabil să prevadă mărimea unei celule individuale în timp ce crește și se divide.

Rețeaua neurală artificială a echipei permite unui computer să facă previziuni mai precise în comparație cu metodele care se bazează doar pe ipotezele comune în biologie. Conform echipei, noile dezvoltări ar putea ajuta la promovarea domeniului biologiei cantitative și la îmbunătățirea producției industriale de medicamente.

Domeniul biologiei

Domeniul biologiei, la fel ca și toate științele naturale, se bazează pe modele matematice care fac previziuni despre viitor pe baza datelor. Deoarece sistemele vii și formele de viață biologică sunt extrem de complexe, aceste ecuații nu pot fi întotdeauna pe deplin încredințate. Ele se bazează adesea pe ipoteze simplificatoare, care nu reflectă neapărat procesele biologice reale.

Din cauza acestui fapt, echipa de cercetători s-a orientat spre noul algoritm de învățare automată, care poate utiliza mărimea măsurată a celulelor individuale în timp pentru a prevedea mărimea lor viitoare. Unul dintre principalele avantaje ale sistemului computerizat este că recunoaște automat modele în date, ceea ce înseamnă că nu este limitat ca și metodele convenționale.

Atsushi Kamimura este autorul principal al articolului de cercetare.

“În biologie, modele simple sunt adesea utilizate pe baza capacității lor de a reproduce datele măsurate,” spune Kamimura. “Cu toate acestea, modelele pot eșua în a surprinde ceea ce se întâmplă cu adevărat din cauza preconcepțiilor umane.”

Colectarea datelor

Studiul s-a bazat pe date colectate de la o bacterie Escherichia coli sau o celulă de drojdie Schizosaccharomyces pombe, care a fost ținută într-un canal microfluidic cu temperaturi variabile.

S-a constatat că mărimea graficului a apărut sub forma unui “dinte de ferăstrău” în timp ce creșterea exponențială a fost întreruptă de evenimente de diviziune. În mod tradițional, biologii umani se bazează pe un model “sizer”, care se bazează pe mărimea absolută a celulei, sau un model “adder”, care se bazează pe creșterea în mărime de la naștere. Ei utilizează aceste modele pentru a prevedea când vor apărea diviziunile.

În timp ce programul computerizat a demonstrat că principiul “adder” este eficient, a constatat că face parte dintr-un sistem mai complex și mai larg de reacții biochimice și semnalizare.

Tetsuya Kobayashi este autorul principal al articolului.

“Rețeaua noastră de învățare profundă poate separa în mod eficient factorii determinanți dependenți de istoric de zgomotul din datele date,” spune Kobayashi.

Echipa afirmă că această metodă ar putea fi utilizată în alte domenii ale biologiei, nu doar pentru a prevedea mărimea celulelor. Știința vieții va depinde din ce în ce mai mult de inteligența artificială, în loc de modele umane, și inteligența artificială va putea descoperi modalități noi și eficiente de control a microorganismelor, ceea ce va avea un impact semnificativ asupra modului în care fermentăm produse și producem medicamente.