Inteligenţa artificială (AI) dezvăluie modul în care celulele creierului au evoluat pe parcursul a 320 de milioane de ani.
Oamenii de ştiinţă utilizează învăţarea profundă pentru a analiza şi a compara reglarea genelor în diferite tipuri de celule din creierul uman şi de pui.
Un studiu publicat luna aceasta în revista Science de către o echipă de cercetători belgieni investighează modul în care comutatoarele genetice care reglează activitatea genelor definesc tipurile de celule cerebrale din diferite specii.
Utilizând modele de învăţare profundă antrenate pe date cerebrale de la oameni, şoareci şi găini, cercetătorii au descoperit că, în timp ce unele tipuri de celule au rămas foarte conservate între păsări şi mamifere de-a lungul a milioane de ani de evoluţie, altele au diferenţe semnificative. Aceste descoperiri oferă noi perspective asupra evoluţiei creierului şi oferă instrumente valoroase pentru studierea modului în care reglarea genelor influenţează dezvoltarea tipurilor de celule în cadrul speciilor şi în diferite stări de boală.
Creierul nostru, şi prin extensie întregul nostru corp, este alcătuit din multe tipuri diferite de celule. Deşi împărtăşesc acelaşi ADN, toate aceste tipuri de celule au propria lor formă şi funcţie.
Ceea ce face ca fiecare tip de celulă să fie diferit este un puzzle complex pe care cercetătorii încearcă să îl alcătuiască de zeci de ani, pornind de la secvenţe scurte de ADN care acţionează ca nişte întrerupătoare, controlând care gene sunt activate sau dezactivate.
Reglarea fină a acestor comutatoare asigură faptul că fiecare tip de celulă cerebrală utilizează exact instrucţiunile genetice corecte din genom pentru a-şi îndeplini rolul unic. Oamenii de ştiinţă denumesc modelele unice ale acestor comutatoare genetice drept cod de reglare.
Utilizarea AI pentru a „sparge" codul genetic al creierului
Prof. Stein Aerts şi echipa sa de la VIB.AI şi Centrul VIB-KU Leuven pentru cercetarea creierului şi a bolilor studiază principiile fundamentale ale acestui cod de reglare şi modul în care acesta poate influenţa boli precum cancerul sau afecţiunile cerebrale. Ei dezvoltă metode de învăţare profundă pentru a ajuta la înţelegerea cantităţii uriaşe de informaţii privind reglarea genelor pe care o colectează de la mii şi mii de celule individuale.
„Modelele de învăţare profundă care lucrează cu codul secvenţei ADN ne-au ajutat enorm să identificăm mecanismele de reglare în diferite tipuri de celule”, explică prof. Aerts. „Acum, am dorit să explorăm dacă acest cod de reglare ne-ar putea informa, de asemenea, cu privire la modul în care aceste tipuri de celule sunt conservate între specii”.
Un exemplu în care o astfel de întrebare este extrem de relevantă este creierul. În ciuda traiectoriilor comune de dezvoltare, creierele mamiferelor şi păsărilor prezintă o neuroanatomie izbitor de diferită. Prof. Aerts şi echipa sa au aplicat acum modele de învăţare profundă pentru a evalua dacă diferenţele şi asemănările existente sunt reflectate în coduri de reglare comune sau divergente.
Instrument pentru studierea evoluţiei
Cercetătorii au dezvoltat şi implementat modele de învăţare automată pentru a caracteriza şi compara diferite tipuri de celule din creierul uman, de şoarece şi de pui, acoperind aproximativ 320 de milioane de ani de evoluţie. Dar, înainte de a putea compara cu adevărat, ei au trebuit mai întâi să înţeleagă mai bine compoziţia tipurilor de celule din creierul de pui, aşa că au creat un atlas transcriptomic cuprinzător.
„Studiul nostru demonstrează cum putem utiliza învăţarea profundă pentru a caracteriza şi compara diferite tipuri de celule pe baza codurilor lor de reglare”, explică Nikolai Hecker, cercetător postdoctoral în laboratorul prof. Aerts.
El spune că aceste coduri pot fi folosite pentru a compara genomurile diferitelor specii, pentru a identifica ce coduri de reglare au fost conservate evolutiv şi pentru a obţine informaţii despre modul în care au evoluat tipurile de celule.
Echipa a constatat că, în timp ce unele coduri de reglare a tipurilor de celule sunt foarte conservate între păsări şi mamifere, altele au evoluat diferit. În special, codurile de reglare pentru anumiţi neuroni de păsări seamănă cu cele ale neuronilor cu strat profund din neocortexul mamiferelor.
„Privirea directă asupra codului de reglare prezintă un avantaj semnificativ”, adaugă Niklas Kempynck, student la doctorat în laboratorul profesorului „ne poate spune care principii de reglare sunt comune speciilor, chiar dacă secvenţa ADN în sine s-a schimbat".
Instrument pentru studierea bolilor
Aceste informaţii de reglare sunt utile dincolo de înţelegerea evoluţiei. În cercetările anterioare, prof. Aerts şi echipa sa au verificat deja dacă codurile de reglare pentru stările celulelor melanomului (cancer de piele) sunt conservate între mamifere şi peştele zebră. De asemenea, ei au identificat variante în genomurile pacienţilor cu melanom.
Modelele prezentate în studiul actual privind tipurile de celule cerebrale oferă instrumente utile pentru a studia impactul variantelor genomice şi asocierea acestora cu trăsături şi tulburări mentale sau cognitive.
În cele din urmă, modelele care învaţă codul de reglare genomică au potenţialul de a examina genomurile şi de a investiga prezenţa sau absenţa anumitor tipuri de celule sau stări celulare în orice specie.
„Ar fi un instrument puternic pentru a studia şi a înţelege mai bine bolile", spune prof. Aerts.
La grădina zoologică
Prof. Aerts şi echipa sa aplică deja modelele inteligente pe care le-au dezvoltat pe ambele fronturi. „În colaborare cu Zoo Science and Wildlife Rescue Center, ne extindem acum modelarea evolutivă la mult mai multe creiere de animale: diferite tipuri de peşti până la căprioare, arici şi capibaras. În acelaşi timp, explorăm, de asemenea, modul în care aceste modele AI pot ajuta la identificarea variaţiei genetice legate de boala Parkinson”.
