Ученые разработали систему искусственного интеллекта, которая точно предсказывает активность генов в любой человеческой клетке. Это открытие может радикально изменить подход к изучению рака и генетических заболеваний.
Исследователи из Колумбийского университета создали систему искусственного интеллекта, которая научилась понимать «правила» работы генов на основе анализа данных более чем 1,3 млн человеческих клеток. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature.
В отличие от традиционных методов, которые могут лишь описывать происходящие в клетках процессы, новая система способна предсказывать, как клетки будут реагировать на различные изменения, включая мутации, вызывающие рак. После обучения на данных из более чем 1,3 млн клеток система стала достаточно точной, чтобы предсказывать экспрессию генов в типах клеток, которые она никогда не видела.
Возможность точно предсказывать активность клетки изменила бы наше понимание фундаментальных биологических процессов. Это превратило бы биологию из науки, описывающей, казалось бы, случайные процессы, в науку, способную предсказывать базовые системы, управляющие поведением клетки.
Профессор Рауль Рабадан, руководитель исследования
Эффективность системы уже проверили на практике. Ученые использовали ИИ для изучения наследственной формы детской лейкемии, успешно предсказав, как генетические мутации влияют на взаимодействие факторов транскрипции, определяющих судьбу раковых клеток. Лабораторные эксперименты подтвердили точность прогнозов искусственного интеллекта.
Особую ценность представляет способность системы исследовать «темную материю» генома — обширные участки ДНК, не кодирующие известные гены. «Подавляющее большинство мутаций, обнаруженных у больных раком, находятся в так называемых темных областях генома. С помощью этих моделей мы можем изучить эти мутации и осветить эту часть генома», — поясняет профессор Рабадан.
Исследователи планируют использовать технологию для изучения различных видов рака — от опухолей мозга до рака крови для разработки более эффективных методов лечения.
