Нейросеть IRIS научилась предсказывать развитие стволовых клеток
Исследователи из MIT разработали модель IRIS, способную распознавать сигнальные пути, определяющие специализацию эмбриональных клеток. Алгоритм считывает специфические генетические «отпечатки», возникающие при взаимодействии клеток, что позволяет предсказывать их будущее состояние гораздо быстрее, чем с помощью традиционных лабораторных экспериментов, результаты которых опубликованы в журнале Nature.
В процессе роста организма стволовые клетки превращаются в ткани сердца, мозга или мышц под воздействием внешних химических сигналов. Ранее биологи были вынуждены изучать влияние каждого такого сигнала отдельно, что требовало огромных временных затрат. Команда под руководством Пулина Ли и Николаса Хатчинса обнаружила, что каждый путь передачи информации оставляет уникальный след в активности генов, который и научилась считывать нейросеть.
Модель обучили на данных тысяч человеческих клеток, подвергшихся воздействию шести базовых сигнальных путей. Эффективность системы подтвердили на эмбрионах мышей в период гаструляции: IRIS точно определила этапы формирования жизненно важных органов. В качестве проверки ученые успешно применили технологию для выявления сигналов, необходимых при создании клеток легких.
Разработка открывает путь к более эффективному созданию органоидов — миниатюрных моделей реальных органов. Авторы уверены, что это поможет в изучении таких патологий, как астма или фиброз, и ускорит поиск методов регенерации тканей. Использование принципа переноса обучения позволяет модели распознавать клеточные сигналы даже в тех биологических типах, которые ранее не подвергались детальному анализу.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!