Искусственный интеллект выявляет скрытые паттерны в данных миллионов клеток

Учёные из Йельского университета разработали метод, использующий искусственные нейронные сети для выявления крупномасштабных паттернов активности отдельных клеток, полученных от множества людей.

В статье, опубликованной 7 октября в журнале Nature Methods, исследователи из лаборатории Смиты Кришнасвами (Smita Krishnaswamy) описывают созданную ими нейросеть SAUCIE (Sparse Autoencoder for Clustering, Imputation, and Embedding). Этот ИИ-инструмент способен выявлять как ключевые клеточные различия внутри отдельных индивидов, так и более широкие паттерны, объясняющие принципы функционирования организма.

Например, в коллаборации с Рут Монтгомери (Ruth Montgomery) учёные использовали SAUCIE для анализа 20 миллионов клеток от 60 пациентов. Метод позволил идентифицировать редкие типы Гамма-Дельта Т-клеток, которые регулируют реакцию организма на вирус лихорадки Денге.

"С помощью SAUCIE мы смогли найти, так сказать, иголку в стоге сена, а 20 миллионов клеток — это очень большой стог", — заявил первый автор статьи Мэтт Амодио (Matt Amodio).

Метод, способный обрабатывать больший объём данных пациентов, чем другие техники, также позволит исследователям выявлять крупные кластеры клеточной активности, что может пролить свет на основы различных патологий.