Научный сотрудник Колледжа врачей и хирургов Вагелоса Рауль Рабадан с соавторами создали модель искусственного интеллекта, способную с высокой точностью предсказывать активность генов в клетках человека. Модель, обученная на данных более чем 1,3 миллиона клеток, уже продемонстрировала свою эффективность в раскрытии механизмов, вызывающих детский лейкоз, и в изучении «темной материи» генома, где происходят большинство раковых мутаций.
Используя новый метод, основанный на принципах работы ChatGPT и других популярных «базовых» моделей, исследователи обучили модель машинного обучения на данных об экспрессии генов из миллионов клеток, полученных из нормальных тканей человека. Это позволило модели предсказывать активность генов в типах клеток, которые она никогда не видела, и получать результаты, которые близко согласуются с экспериментальными данными.
Исследователи продемонстрировали мощь своей модели, применив её для изучения наследственной формы детской лейкемии. Используя ИИ, они предсказали, что мутации в генах нарушают взаимодействие между двумя факторами транскрипции, определяющими судьбу лейкозных клеток. Лабораторные эксперименты подтвердили эти предсказания, раскрывая конкретные механизмы, приводящие к развитию заболевания.
Модель также позволяет исследователям изучать роль «темной материи» генома — неизученной части генома, не кодирующей известные гены. Подавляющее большинство мутаций, обнаруженных у онкологических больных, находятся именно в этих «темных» участках. Используя модель, исследователи могут пролить свет на эти мутации и понять их влияние на развитие рака и других заболеваний.
Рауль Рабадан и его коллеги уже работают над изучением различных видов рака, включая рак мозга и рак крови. Они стремятся понять, как клетки изменяются в процессе развития заболевания, и как это может быть использовано для разработки новых методов лечения.
Эта работа открывает новые возможности для понимания не только рака, но и других заболеваний, а также для определения целей для новых методов терапии. Представляя новые мутации компьютерной модели, исследователи могут получить глубокое понимание и прогнозы о том, как именно эти мутации влияют на клетку.
Рауль Рабадан рассматривает эту работу как часть основной тенденции в биологии — превращение биологии в прогностическую науку. Он уверен, что в будущем ИИ станет мощным инструментом для исследования биологических процессов и разработки новых методов лечения.
Литература .
“A foundation model of transcription across human cell types” by Raul Rabadan et al. Nature
