Các nhà nghiên cứu sử dụng Trí tuệ nhân tạo để có cái nhìn sâu sắc hơn về sự phát triển của tế bào

Một nhóm các nhà khoa học tại Viện Khoa học Công nghiệp Đại học Tokyo đã thiết kế một thuật toán học máy mới có khả năng dự đoán kích thước của một tế bào riêng lẻ khi nó phát triển và chia tách.

Mạng lưới thần kinh nhân tạo của nhóm cho phép máy tính đưa ra dự đoán chính xác hơn so với các phương pháp chỉ dựa trên các giả định chung trong sinh học. Theo nhóm, những phát triển mới này có thể giúp thúc đẩy lĩnh vực sinh học định lượng và cải thiện sản xuất thuốc công nghiệp.

Lĩnh vực Sinh học

Lĩnh vực sinh học, giống như tất cả các khoa học tự nhiên, dựa trên các mô hình toán học làm dự đoán về tương lai dựa trên dữ liệu. Vì các hệ thống sống và các sinh vật sinh học rất phức tạp, các phương trình này không thể luôn luôn được tin cậy. Chúng thường dựa trên các giả định đơn giản hóa, không nhất thiết phản ánh các quá trình sinh học thực sự.

Vì vậy, nhóm các nhà nghiên cứu đã chuyển sang thuật toán học máy mới, có thể sử dụng kích thước đo được của các tế bào riêng lẻ theo thời gian để dự đoán kích thước tương lai của chúng. Một trong những lợi thế hàng đầu của hệ thống máy tính là nó tự động nhận ra các mẫu trong dữ liệu, điều này có nghĩa là nó không bị giới hạn như các phương pháp thông thường khác.

Atsushi Kamimura là tác giả đầu tiên của bài nghiên cứu.

“Trong sinh học, các mô hình đơn giản thường được sử dụng dựa trên khả năng của chúng để tái tạo dữ liệu đo được,” Kamimura nói. “Tuy nhiên, các mô hình có thể không bắt được những gì thực sự xảy ra do các tiền đề của con người.”

Thu thập Dữ liệu

Nghiên cứu dựa trên dữ liệu thu thập từ một vi khuẩn Escherichia coli hoặc một tế bào nấm men Schizosaccharomyces pombe, được giữ trong một kênh vi lưu chất với nhiệt độ khác nhau.

Nó cho thấy rằng kích thước của tế bào xuất hiện như một “răng cưa” khi sự phát triển theo cấp số nhân bị gián đoạn bởi các sự kiện chia tách. Thông thường, các nhà sinh học dựa trên mô hình “kích thước” dựa trên kích thước tuyệt đối của tế bào, hoặc mô hình “adder” dựa trên sự tăng trưởng về kích thước kể từ khi sinh. Họ sử dụng các mô hình này để dự đoán khi nào các sự kiện chia tách sẽ xảy ra.

Trong khi chương trình máy tính cho thấy rằng nguyên tắc “adder” là hiệu quả, nó đã tìm thấy nó là một phần của một hệ thống lớn và phức tạp hơn của các phản ứng sinh hóa và tín hiệu.

Tetsuya Kobayashi là tác giả chính của bài báo.

“Mạng lưới thần kinh học sâu của chúng tôi có thể tách các yếu tố quyết định lịch sử khỏi nhiễu trong dữ liệu cho trước,” Kobayashi nói.

Nhóm nghiên cứu cho biết phương pháp này có thể được sử dụng trong các lĩnh vực khác của sinh học, không chỉ để dự đoán kích thước của tế bào. Khoa học sự sống sẽ ngày càng phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo hơn là các mô hình của con người, và AI sẽ có thể khám phá ra các cách mới và hiệu quả để kiểm soát các vi sinh vật, điều này sẽ có tác động lớn đến cách chúng ta lên men sản phẩm và sản xuất thuốc.