CellWhisperer: ИИ-помощник для анализа данных одноклеточного секвенирования
Исследователи под руководством Кристофа Бока из CeMM разработали CellWhisperer — метод и программный инструмент на основе ИИ, который связывает профили экспрессии генов с описательным текстом для более чем миллиона биологических образцов.
Как работает система
CellWhisperer использует мультимодальное глубокое обучение на данных об активности генов и сопоставленных биологических текстах, собранных из публичных баз данных. Это позволяет искать в огромных наборах данных с помощью текстовых запросов на естественном языке, например: "Покажи иммунные клетки из воспаленной толстой кишки пациентов с аутоиммунными заболеваниями".
Система интегрирует большую языковую модель, обученную имитировать дискуссии между биологами и биоинформатиками. Пользовательский веб-интерфейс построен на основе популярного браузера CELLxGENE.
Обучение и применение
Модель обучалась на экспериментальных данных 20 000 исследований за последние два десятилетия, что позволило ей изучить биологические роли генов и клеток.
В тестовом примере на данных одноклеточного РНК-секвенирования эмбрионального развития человека запросы "сердце" или "мозг" позволили модели идентифицировать:
Многие маркеры совпали с известными генами развития, другие указали на ранее упущенные кандидаты.
Значение для науки
Как отмечают авторы, CellWhisperer:
- Облегчает и делает более увлекательным исследование биомедицинских данных
- Помогает ученым понять процессы в изучаемых клетках
- Работает как ИИ-ассистент в исследовательской команде
- Особенно полезен на этапе разведочного анализа новых наборов данных
Исследование опубликовано в Nature Biotechnology.