Kanuni ya Kujifunza kwa Mashine Inaweza Kutabiri Protini Zinaenda wapi

Watafiti katika Taasisi ya Sayansi na Teknolojia ya Nara (NAIST) wameunda kanuni ya kujifunza kwa mashine ambayo inaweza kutabiri kwa usahihi eneo la protini zinazohusiana na actin, ambayo ni sehemu muhimu ya mifupa ya seli. Algorithm inaweza kutabiri eneo la protini kulingana na eneo halisi la actin. 

Utafiti huo uliochapishwa katika Mipaka katika Kiini na Baiolojia ya Ukuaji. 

Umuhimu wa Actin

Actin ni ufunguo wa kutoa umbo na muundo kwa seli, na ina jukumu katika kuunda lamllipodia wakati wa harakati za seli. Lamelipodia ni miundo yenye umbo la feni ambayo huwezesha seli "kutembea" kwenda mbele, na zina protini mbalimbali ambazo hufunga kwa actin ili kuweka seli kusonga mbele.

Shiro Suetsugu ndiye mwandishi mkuu wa utafiti na akapata wazo hilo wakati wa mazungumzo na Yoshinobu Sato katika Kituo cha Sayansi ya Data huko NAIST. 

"Ingawa akili ya bandia imetumiwa hapo awali kutabiri mwelekeo wa uhamiaji wa seli kulingana na mlolongo wa picha, hadi sasa haijatumika kutabiri ujanibishaji wa protini," anasema Suetsugu. "Kwa hivyo tulitafuta kubuni algorithm ya kujifunza mashine ambayo inaweza kuamua ni wapi protini zitaonekana kwenye seli kulingana na uhusiano wao na protini zingine."

Kuendeleza Mfumo wa AI

Watafiti walifunza mfumo wa akili bandia (AI) kutabiri ambapo protini zinazohusiana na actin zingekuwa kwenye seli. Walifanya hivyo kwa kuonyesha picha za AI za seli zilizo na protini zilizo na alama za fluorescent, ambazo zilionyesha mfumo mahali zilipo. Kisha mfumo huo ulilishwa picha ambazo ni actin pekee iliyoandikwa, na iliulizwa kutafuta protini zinazohusiana.

"Tulipolinganisha picha zilizotabiriwa na picha halisi, kulikuwa na kiwango kikubwa cha kufanana," anasema Suetsugu. “Mpango wetu ulitabiri kwa usahihi ujanibishaji wa protini tatu zinazohusiana na actin ndani ya lamllipodia; na, kwa upande wa mojawapo ya protini hizi, katika miundo mingine ndani ya seli.”

Ikionyesha uwezo mahususi wa mfumo, timu kisha ikauuliza itabiri mahali ambapo tubulini ilikuwa kwenye seli. Tubulin haihusiani moja kwa moja na actin, na programu ilifanya vibaya zaidi katika kazi hii.

"Matokeo yetu yanaonyesha kwamba kujifunza kwa mashine kunaweza kutumiwa kutabiri kwa usahihi eneo la protini zinazohusiana na utendaji na kuelezea uhusiano wa kimwili kati yao," anasema Suetsugu.

Kulingana na watafiti, mpango huo unaweza kutumika kutambua haraka na kwa usahihi miundo kutoka kwa picha za seli, na inaweza kufanya kama njia ya uchujaji wa seli, ambayo inaweza kusaidia kuzuia mapungufu ya njia za sasa.