Mësimi i thellë përdoret për të gjetur gjenet që lidhen me sëmundjet

A Studimi i ri i udhëhequr nga studiues në Universitetin Linköping demonstron se si një rrjet nervor artificial (ANN) mund të zbulojë sasi të mëdha të të dhënave të shprehjes së gjeneve dhe mund të çojë në zbulimin e grupeve të gjeneve të lidhura me sëmundjet. Studimi u publikua në Nature Communications, dhe shkencëtarët duan që metoda të aplikohet në mjekësi precize dhe trajtim të individualizuar. 

Shkencëtarët aktualisht po zhvillojnë harta të rrjeteve biologjike që bazohen në mënyrën se si proteinat ose gjenet e ndryshme ndërveprojnë me njëra-tjetrën. Studimi i ri përfshin përdorimin e inteligjencës artificiale (AI) për të zbuluar nëse rrjetet biologjike mund të zbulohen përmes përdorimit të mësimit të thellë. Rrjetet nervore artificiale, të cilat trajnohen nga të dhëna eksperimentale në procesin e të mësuarit të thellë, janë në gjendje të gjejnë modele brenda sasive masive të të dhënave komplekse. Për shkak të kësaj, ato përdoren shpesh në aplikacione të tilla si njohja e imazhit. Edhe me potencialin e saj në dukje të madh, përdorimi i kësaj metode të mësimit të makinerive ka qenë i kufizuar brenda kërkimeve biologjike. 

Sanjiv Dwivedi është një postdoktor në Departamentin e Fizikës, Kimisë dhe Biologjisë (IFM) në Universitetin Linköping.

“Ne kemi përdorur për herë të parë mësimin e thellë për të gjetur gjenet që lidhen me sëmundjet. Kjo është një metodë shumë e fuqishme në analizën e sasive të mëdha të informacionit biologjik, ose 'të dhënave të mëdha'”, thotë Dwivedi.

Shkencëtarët u mbështetën në një bazë të dhënash të madhe me informacion në lidhje me modelet e shprehjes së 20,000 gjeneve në një numër të madh njerëzish. Rrjetit nervor artificial nuk iu tha se cilat modele të shprehjes së gjeneve ishin nga njerëzit me sëmundje, ose cilat ishin nga individë të shëndetshëm. Modeli i AI u trajnua më pas për të gjetur modele të shprehjes së gjeneve.

Një nga misteret që rrethon mësimin e makinerive është se aktualisht është e pamundur të shihet se si një rrjet nervor artificial arrin në rezultatin e tij përfundimtar. Është e mundur vetëm të shihet informacioni që hyn dhe informacioni që prodhohet, por gjithçka që ndodh në mes përbëhet nga disa shtresa informacioni të përpunuar matematikisht. Këto funksione të brendshme të një rrjeti nervor artificial nuk janë ende në gjendje të deshifrohen. Shkencëtarët donin të dinin nëse kishte ndonjë ngjashmëri midis modeleve të rrjetit nervor dhe rrjeteve të njohura biologjike. 

Mike Gustafsson është një lektor i lartë në IFM dhe drejton studimin. 

“Kur analizuam rrjetin tonë nervor, rezultoi se shtresa e parë e fshehur përfaqësonte në një masë të madhe ndërveprimet midis proteinave të ndryshme. Më thellë në model, në të kundërt, në nivelin e tretë, ne gjetëm grupe të llojeve të ndryshme të qelizave. Është jashtëzakonisht interesante që ky lloj grupimi biologjikisht i rëndësishëm prodhohet automatikisht, duke qenë se rrjeti ynë ka nisur nga të dhënat e paklasifikuara të shprehjes së gjeneve”, thotë Gustafsson.

Shkencëtarët më pas donin të dinin nëse modeli i tyre i shprehjes së gjeneve ishte në gjendje të përdorej për të përcaktuar se cilat modele të shprehjes së gjeneve lidhen me sëmundjen dhe cilat janë normale. Ata ishin në gjendje të konfirmonin se modeli mund të zbulojë modele relative që pajtohen me mekanizmat biologjikë në trup. Një zbulim tjetër ishte se rrjeti nervor artificial mund të zbulonte modele krejt të reja pasi ishte trajnuar me të dhëna të paklasifikuara. Studiuesit tani do të hetojnë modele të panjohura më parë dhe nëse ato janë të rëndësishme brenda biologjisë. 

“Ne besojmë se çelësi i përparimit në këtë fushë është të kuptojmë rrjetin nervor. Kjo mund të na mësojë gjëra të reja rreth konteksteve biologjike, të tilla si sëmundjet në të cilat ndërveprojnë shumë faktorë. Dhe ne besojmë se metoda jonë jep modele që janë më të lehta për t'u përgjithësuar dhe që mund të përdoren për shumë lloje të ndryshme informacioni biologjik, "thotë Gustafsson.

Nëpërmjet bashkëpunimeve me studiuesit mjekësorë, Gustafsson shpreson të zbatojë metodën në mjekësinë precize. Kjo mund të ndihmojë në përcaktimin se cilat lloje specifike të ilaçeve duhet të marrin pacientët.

Studimi u mbështet financiarisht nga Fondacioni Suedez për Kërkime Strategjike (SSF) dhe Këshilli Suedez i Kërkimeve.