Thuật toán học máy có thể dự đoán nơi protein đi

Các nhà nghiên cứu tại Viện Khoa học và Công nghệ Nara (NAIST) đã phát triển một thuật toán học máy có thể dự đoán chính xác vị trí của protein liên quan đến actin, một phần quan trọng của khung xương tế bào. Thuật toán có thể dự đoán vị trí của protein dựa trên vị trí thực tế của actin.

Nghiên cứu này đã được công bố trên Frontiers in Cell and Developmental Biology.

Tầm quan trọng của Actin

Actin là chìa khóa để cung cấp hình dạng và cấu trúc cho tế bào, và nó đóng vai trò trong việc hình thành lamellipodia trong quá trình di chuyển của tế bào. Lamellipodia là cấu trúc hình quạt cho phép tế bào “đi” về phía trước, và chúng chứa nhiều protein gắn với actin để giữ cho tế bào di chuyển.

Shiro Suetsugu là tác giả chính của nghiên cứu và đã nghĩ ra ý tưởng này trong một cuộc trò chuyện với Yoshinobu Sato tại Trung tâm Khoa học Dữ liệu của NAIST.

“Trong khi trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng trước đây để dự đoán hướng di chuyển của tế bào dựa trên một chuỗi hình ảnh, cho đến nay nó chưa được sử dụng để dự đoán vị trí của protein,” nói Suetsugu. “Chúng tôi do đó đã cố gắng thiết kế một thuật toán học máy có thể xác định nơi protein sẽ xuất hiện trong tế bào dựa trên mối quan hệ của chúng với các protein khác.”

Phát triển Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo

Các nhà nghiên cứu đã đào tạo một hệ thống trí tuệ nhân tạo để dự đoán nơi protein liên kết với actin sẽ nằm trong tế bào. Họ đã làm điều này bằng cách cho hệ thống xem hình ảnh của tế bào với protein được gắn nhãn bằng dấu hiệu huỳnh quang, chỉ ra cho hệ thống nơi chúng nằm. Hệ thống sau đó được cung cấp hình ảnh chỉ có actin được gắn nhãn, và nó được yêu cầu tìm vị trí của protein liên kết.

“Khi chúng tôi so sánh hình ảnh dự đoán với hình ảnh thực tế, có một mức độ tương đồng đáng kể,” nói Suetsugu. “Chương trình của chúng tôi đã dự đoán chính xác vị trí của ba protein liên kết với actin trong lamellipodia; và, trong trường hợp của một trong những protein này, trong các cấu trúc khác trong tế bào.”

Đемонstrating khả năng cụ thể của hệ thống, nhóm nghiên cứu sau đó đã yêu cầu nó dự đoán nơi tubulin nằm trong tế bào. Tubulin không liên quan trực tiếp đến actin, và chương trình đã thực hiện kém hơn trong nhiệm vụ này.

“Những phát hiện của chúng tôi cho thấy rằng học máy có thể được sử dụng để dự đoán chính xác vị trí của protein liên quan đến chức năng và mô tả mối quan hệ vật lý giữa chúng,” nói Suetsugu.

Theo các nhà nghiên cứu, chương trình có thể được sử dụng để nhanh chóng và chính xác xác định cấu trúc từ hình ảnh tế bào, và nó có thể hoạt động như một phương pháp lọc tế bào nhân tạo, giúp tránh những hạn chế của các phương pháp hiện tại.