Искусственный интеллект научился предсказывать внутреннюю работу клеток
Исследователи из Колумбийского университета разработали метод искусственного интеллекта (ИИ), способный точно предсказывать активность генов в любой человеческой клетке, раскрывая её внутренние механизмы. Система, описанная в журнале Nature, может изменить подход учёных к изучению процессов от рака до генетических заболеваний.
"Предсказательные универсальные вычислительные модели позволяют раскрывать биологические процессы быстро и точно. Эти методы могут эффективно проводить крупномасштабные вычислительные эксперименты, усиливая и направляя традиционные экспериментальные подходы", — говорит Рауль Рабадан, профессор системной биологии и старший автор статьи.
Традиционные биологические методы хорошо показывают, как клетки выполняют свои функции или реагируют на внешние воздействия, но не могут предсказать, как они будут работать или реагировать на изменения, например, на вызывающую рак мутацию.
Новый метод ИИ предсказывает экспрессию генов в любой клетке
В новом исследовании учёные использовали ИИ для предсказания того, какие гены активны в конкретных клетках. Информация об экспрессии генов раскрывает идентичность клетки и то, как она выполняет свои функции.
В отличие от предыдущих моделей, обученных на данных конкретных типов клеток (часто раковых линий), новый подход использовал данные об экспрессии генов из миллионов клеток, полученных из нормальных человеческих тканей. На вход модели подавались последовательности генома и данные о доступности и экспрессии его участков.
Общий подход напоминает работу таких моделей, как ChatGPT. Система изучает "грамматику" на множестве различных клеточных состояний, а затем применяет выведенные правила к новым условиям — будь то больная или нормальная клетка.
После обучения на данных более чем 1.3 миллиона человеческих клеток система стала достаточно точной, чтобы предсказывать экспрессию генов в ранее не встречавшихся типах клеток, давая результаты, близкие к экспериментальным данным.
ИИ раскрывает механизмы развития детского рака
Мощь системы продемонстрировали на примере наследственной формы детской лейкемии. С помощью ИИ исследователи предсказали, что мутации нарушают взаимодействие между двумя различными транскрипционными факторами, определяющими судьбу лейкозных клеток. Лабораторные эксперименты подтвердили предсказание ИИ, раскрыв конкретные механизмы развития этой болезни.
ИИ может исследовать "тёмную материю" генома
Новые вычислительные методы позволят начать изучение роли "тёмной материи" генома — обширных регионов, не кодирующих известные гены, — в раке и других заболеваниях.
"Подавляющее большинство мутаций, обнаруживаемых у онкологических пациентов, находятся в так называемых тёмных регионах генома. Эти мутации не влияют на функцию белка и в основном оставались неисследованными. Идея в том, что с помощью этих моделей мы можем изучать мутации и "освещать" эту часть генома", — говорит Рабадан.
Эта работа открывает новые пути для понимания многих заболеваний помимо рака и потенциального поиска мишеней для новых методов лечения. Представляя модели новые мутации, исследователи теперь могут получать глубокое представление о том, как именно эти мутации влияют на клетку.
Рабадан видит эту работу частью крупного тренда: "Это действительно новая эра в биологии, которая чрезвычайно захватывающая; превращение биологии в предсказательную науку".