Бельгийская исследовательская группа сделала прорывное открытие, используя модели глубокого обучения для анализа генетических регуляторных переключателей, определяющих типы клеток мозга. Результаты, опубликованные в журнале Science, не только проливают свет на эволюцию мозга, но и предлагают мощные инструменты для изучения регуляции генов в здоровье и болезнях.
Исследователи проанализировали мозг человека, мыши и курицы, выявив, что некоторые типы клеток мозга остаются высоко консервативными на протяжении 320 миллионов лет, в то время как другие эволюционировали уникально. Профессор Стейн Аэртс и его команда разработали методы глубокого обучения для анализа регуляторных кодов, контролирующих активность генов в различных типах клеток.
«Наши модели позволяют идентифицировать регуляторные механизмы, специфичные для разных типов клеток, и оценить, как они сохраняются или меняются в ходе эволюции», — объясняет Николай Хеккер.
Исследователи обнаружили, что некоторые регуляторные коды высоко консервативны между птицами и млекопитающими, что указывает на их эволюционную стабильность. Однако другие коды развивались независимо, что может объяснить различия в нейроанатомии мозга млекопитающих и птиц.
«Например, регуляторные коды для определенных нейронов птиц похожи на коды глубокослойных нейронов в неокортексе млекопитающих», — добавляет Никлас Кемпинск.
Эти открытия имеют важное значение для понимания эволюции мозга и могут помочь в изучении неврологических расстройств. Аэртс и его команда уже проверили, что регуляторные коды клеток меланомы сохраняются между млекопитающими и рыбками данио, и выявили варианты в геномах пациентов с меланомой.
«Наш подход позволяет выявлять генетические вариации, связанные с умственными или когнитивными признаками и расстройствами», — говорит Аэртс.
Исследование расширяет горизонты для изучения мозга различных животных, включая рыб и ежей, а также применения моделей ИИ в диагностике и лечении болезней, таких как болезнь Паркинсона.
Эти результаты подчеркивают важность глубокого обучения в биологии и медицине, открывая новые возможности для понимания сложных биологических систем и разработки новых методов лечения.
