Μια επαναστατική ανακάλυψη ανατρέπει τις παραδοσιακές αντιλήψεις γύρω από τη βιολογική ανάπτυξη, προερχόμενη από τα εργαστήρια του MIT. Μια ομάδα ερευνητών ανέπτυξε ένα προηγμένο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης (AI) ικανό να προβλέπει με εντυπωσιακή ακρίβεια την εξέλιξη ενός εμβρύου, αναλύοντας την ανάπτυξή του κύτταρο προς κύτταρο. Με βάση το έμβρυο της μύγας των φρούτων (Drosophila melanogaster), το σύστημα μπόρεσε να προσομοιώσει τις ζωτικές πρώτες στιγμές μιας νέας ζωής, επαναστατώντας τις προοπτικές της ιατρικής έρευνας και της κατανόησης γενετικών ανωμαλιών.
Η έρευνα αποκάλυψε ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης (deep learning) που δεν περιορίζεται απλώς στην παρατήρηση. Αντίθετα, δίνει τη δυνατότητα να προβλέπεται η κίνηση, η διαίρεση και η μορφολογία χιλιάδων κυττάρων κατά τη διάρκεια της γαστριδίωσης, ενός κρίσιμου σταδίου της εμβρυϊκής ανάπτυξης.
Η τεχνολογία πίσω από το «Ψηφιακό Έμβρυο»
Η επιτυχία της ομάδας του MIT, υπό την καθοδήγηση του αναπληρωτή καθηγητή Μηχανολογίας Ming Guo, θεμελιώνεται σε μιακαινοτόμο προσέγγιση. Οι ερευνητές ανέπτυξαν μια δομή «διπλού γραφήματος» που αποκωδικοποιεί τη συμπεριφορά των κυττάρων με άριστο τρόπο.
Παραδοσιακά, οι προσομοιώσεις θεωρούσαν τα κύτταρα είτε ως απλά σημεία στο χώρο είτε ως τρισδιάστατες σφαίρες. Το νέο σύστημα συνδυάζει και τις δύο προσεγγίσεις, αντιλαμβανόμενο τα κύτταρα ως «νέφος σημείων» που αλληλεπιδρούν, όπως και ως «φυσαλίδες». Αυτή η διπλή αναπαράσταση επιτρέπει στο AI να αναγνωρίζει όχι μόνο την τοποθεσία ενός κυττάρου, αλλά και τη γεωμετρία του, τις εξωτερικές πιέσεις που μπορεί να ασκήσει στους γείτονές του, καθώς και τις περίπλοκες αναδιπλώσεις του ιστού.
Με τη βοήθεια αυτής της αρχιτεκτονικής, το μοντέλο μπορεί να αναλύσει βίντεο υψηλής ανάλυσης και να προβλέψει με ακριβή ποσοστό 90% τη συμπεριφορά των 5.000 κυττάρων του εμβρύου της Drosophila κατά την πρώτη ώρα της ανάπτυξής του.
Γιατί επιλέχθηκε η μύγα των φρούτων;
Η επιλογή της Drosophila melanogaster δεν είναι τυχαία. Αυτό το έντομο είναι από τους πιο μελετημένους οργανισμούς στη βιολογία, καθώς το 60% περίπου των γονιδίων του που σχετίζονται με ασθένειες είναι κοινά με τον άνθρωπο. Η απλότητα της δομής του και η γρήγορη ανάπτυξή του το καθιστούν ιδανικό υποκείμενο για πειραματική έρευνα στη βιολογία.
Το μοντέλο του MIT εκπαιδεύτηκε παρακολουθώντας βίντεο πραγματικών εμβρύων, μαθαίνοντας να αναγνωρίζει μοτίβα που είναι σχεδόν αδύνατο να εντοπίσει το ανθρώπινο μάτι. Προβλέπει πότε ένα κύτταρο θα χάσει την επαφή με τα γειτονικά του ή πότε ακριβώς θα ξεκινήσει η διαδικασία διαίρεσης, προσφέροντας μια αξιόλογη «προοπτική του μέλλοντος» για τον αναπτυσσόμενο οργανισμό.
Από το εργαστήριο στην Ιατρική του μέλλοντος
Η σημασία αυτού του επιτεύγματος εκτείνεται πολύ πέρα από το πεδίο της εντομολογίας. Η ικανότητα πρόβλεψης της κυτταρικής συμπεριφοράς σε τόσο πρώιμο στάδιο μπορεί να αποτελέσει το κλειδί για τον εντοπισμό της προέλευσης σοβαρών παθήσεων. Πολλές σωματικές ανωμαλίες και ασθένειες προέρχονται από λάθη κατά τις αρχικές φάσεις κυτταρικής διαίρεσης και οργάνωσης.
Οι ερευνητές πιστεύουν ότι με την τροφοδότηση του μοντέλου με τα κατάλληλα δεδομένα, αυτό θα μπορούσε να επεκταθεί και σε ανθρώπινους ιστούς. Αυτό θα επέτρεπε στους επιστήμονες να δημιουργήσουν «ψηφιακά δίδυμα» αναπτυσσόμενων οργάνων, προβλέποντας δυσλειτουργίες προτού αυτές εμφανιστούν φυσικά.
Για την αποτελεσματική εφαρμογή αυτής της μεθόδου είναι αναγκαία η διαθεσιμότητα υψηλής ποιότητας δεδομένων. Όπως επισημαίνει η ομάδα των ερευνητών, το μοντέλο είναι έτοιμο να υιοθετήσει πληροφορίες από πιο σύνθετους οργανισμούς, εφόσον υπάρχουν σαφείς και λεπτομερείς απεικόνισεις.
Μια νέα προσέγγιση στη Βιολογία
Η ανακάλυψη του MIT επισημαίνει τη δυναμική συνένωση της βιολογίας και της πληροφορικής. Δεν αναφερόμαστε απλά σε μια απλή καταγραφή των γεγονότων, αλλά σε μια προγνωστική προσέγγιση για το μέλλον. Η κατανόηση της «μηχανικής» των κυττάρων μέσω τεχνητής νοημοσύνης προσφέρει στους ερευνητές ένα εργαλείο που μετατρέπει την βιολογική παρατήρηση σε υπολογίσιμη γνώση και δράση.
Καθώς οι τεχνολογίες απεικόνισης εξελίσσονται και οι βάσεις δεδομένων εμπλουτίζονται, τέτοια μοντέλα αναμένεται να γίνουν αναπόσπαστο τμήμα της βιοϊατρικής έρευνας, βοηθώντας μας να αποκρυπτογραφήσουμε τους κανόνες που μεταμορφώνουν μια απλή ομάδα κυττάρων σε έναν πολύπλοκο, ζωντανό οργανισμό.
