Ученые из Колумбийского университета создали принципиально новую модель искусственного интеллекта, которая способна понимать «язык» клеток и предсказывать их активность. Разработка использует принципы, сходные с теми, которые лежат в основе известных языковых моделей, таких как ChatGPT. Однако вместо обработки человеческого языка система анализирует данные о клеточной активности, включая информацию о генах и экспрессии генома. В результате ученые могут предсказать, какие гены активны в определенной клетке, и, следовательно, понять ее функции и поведение.
По словам Рауля Рабадана, профессора системной биологии и старшего автора исследования, такие модели способны значительно ускорить и упростить изучение биологических процессов. «Традиционные методы хорошо подходят для описания клеточных реакций, но они не могут предсказывать поведение клеток или их реакцию на изменения, такие как мутации, вызывающие рак,» — говорит он. «Наша модель меняет подход, превращая биологию из науки описания в науку предсказания.»
В последние годы накопление огромных объемов данных и совершенствование ИИ делают биологию более предсказуемой. Однако, несмотря на успехи в моделировании, например, структур белков, предсказание активности генов внутри клеток оставалось сложной задачей. Рабадан и его команда решили изменить подход, обучив модель на данных из более чем 1,3 миллиона клеток из тканей здоровых людей. Вместо того чтобы ограничиваться узкоспециализированными клеточными типами, например, раковыми клетками, модель использовала широкий спектр данных, что сделало ее универсальной.
Как объясняет Рабадан, процесс напоминает обучение языковых моделей. «Мы изучаем “грамматику” различных клеточных состояний, чтобы затем применять эти правила для предсказания поведения клеток в нормальном или патологическом состоянии,» — рассказывает ученый. Эксперименты показали, что модель способна точно предсказывать активность генов даже в клетках, с которыми она не сталкивалась ранее.
Модель также доказала свою ценность при изучении болезней. Например, исследователи использовали ее для анализа наследственной формы детского лейкоза. С помощью ИИ удалось выяснить, что мутации в клетках нарушают взаимодействие двух факторов транскрипции, ответственных за судьбу лейкемических клеток. Лабораторные эксперименты подтвердили это предсказание, что помогло понять механизмы развития заболевания.
Еще одно важное направление, которое открывает новая модель, — изучение так называемой «темной материи» генома. Большинство мутаций, связанных с раком, находятся в участках генома, которые не кодируют известные белки, и их роль до сих пор оставалась загадкой. Система позволяет экспертам анализировать эти области и выяснять, как мутации в «темных» зонах генома влияют на развитие заболеваний.
Рабадан уже сотрудничает с коллегами из различных университетов для изучения онкологических заболеваний, включая рак мозга и крови. Эти исследования могут привести не только к пониманию механизмов болезней, но и к разработке новых терапевтических методов.
«Мы стоим на пороге новой эры в биологии,» — считает Рабадан. «Искусственный интеллект меняет правила игры, превращая нашу науку в мощный инструмент предсказания. Это захватывающее время, которое откроет множество новых возможностей.»
Ранее ученые выяснили, как клетки организма избавляются от отходов.