„Kelios grupės tikisi sukurti dirbtinio intelekto modelius, kurie galėtų numatyti ląstelių elgesį.
Jei Stephenas Quake'as pasieks savo, ateities biologai praleis daug mažiau laiko su pipete. „Mūsų tikslas“, – sako jis, – „yra sukurti skaičiavimo įrankius, kad ląstelių biologija taptų ne 90 % eksperimentinė, o 10 % skaičiavimo, o atvirkščiai.“
Quake'as, Chano Zuckerbergo iniciatyvos (CZI) Redvudo mieste, Kalifornijoje, mokslo vadovas, yra vienas iš tyrėjų, vadovaujančių virtualių ląstelių kūrimo projektui. Tai dirbtinio intelekto (DI) modeliai, galintys generuoti tokias įžvalgas, į kurias šiuo metu atsakymai užtrunka savaites eksperimentų, pavyzdžiui, kaip naviko ląstelės reaguos į konkretų vaistą.
„Tai bus labai galingas įrankis suprasti, kas vyksta ligos metu“, – sako Quake'as, kuris įsivaizduoja, kad mokslininkai eksperimentus daugiausia naudos virtualių ląstelių prognozėms patvirtinti.
Pastangos kurti virtualias ląsteles dar tik pradedamos, tačiau ši idėja sulaukė didelio susidomėjimo tiek akademinėse, tiek pramonės laboratorijose visame pasaulyje. CZI, ne pelno siekianti organizacija, kurianti atvirus duomenų rinkinius ir įrankius, planuoja per ateinantį dešimtmetį išleisti šimtus milijonų dolerių virtualių ląstelių kūrimui. Londone įsikūrusi „Google DeepMind“ taip pat turi virtualių ląstelių projektą, anksčiau šiais metais sakė jos generalinis direktorius Demis Hassabis.
„Tai milžiniška užduotis“, – sako Jan Ellenberg, molekulinės biologijos specialistas „Science for Life“ laboratorijoje, nacionalinėje tyrimų organizacijoje Solnoje, Švedijoje. Jis kartu vadovauja laboratorijos sukurtam virtualių ląstelių modeliui „Alpha Cell“, kuris bus paleistas 2026 m. „Dabar įmanoma ir reikia turėti pirmuosius novatoriškus projektus, kurie parodytų, kad tai iš principo gali veikti.“
Tačiau kai kurie mokslininkai teigia, kad skubėjimas kurti virtualias ląsteles, nors ir svarbus ilgalaikis biologijos tikslas, kelia daug ažiotažo, tačiau neduoda daug konkrečių rezultatų ar aiškaus kelio į sėkmę.
„Tai pirmiausia naudojama kaip susibūrimo šauksmas ir finansavimo mechanizmas, ir tai veikia“, – sako Anshul Kundaje, skaičiavimo biologijos specialistas iš Stanfordo universiteto Kalifornijoje. „Investuotojai į šią sritį skiria milžiniškas lėšas.“
Mašinos klaidos
Biologai jau dešimtmečius naudoja kompiuterius ląstelių elgesiui modeliuoti. 2012 m. mokslininkai sukūrė pirmąjį visos ląstelės skaičiavimo modelį, užfiksuodami bakterijos Mycoplasma genitalium, turinčios tik 525 genus, vidinį veikimą.
Tačiau šie ir kiti ankstyvieji bandymai „dažnai buvo skirti sukurti iš tikrųjų pilną mechanistinį ląstelės modelį“, – sako Silvana Konermann, skaičiavimo biologė iš Arc instituto Palo Alto, Kalifornijoje.
Priešingai, dabartinis siekis sukurti virtualias ląsteles pasinaudoja dirbtinio intelekto pažanga, kuri leidžia kurti sudėtingus duomenų, pavyzdžiui, teksto, didelių kalbos modelių atveju, atvaizdavimus, kai jiems tiekiami didžiuliai jų kiekiai. „Modelių, kurie mokosi iš duomenų, kūrimas yra revoliucinis“, – sako Quake'as.
Penki baltymų projektavimo klausimai, kurie vis dar meta iššūkį dirbtiniam intelektui
Ankstyvieji virtualių ląstelių pasiūlymai daugiausia buvo sutelkti į vieno tipo duomenis: tuos, kurie gauti iš eksperimentų, kuriuose sekvenuojamos visos pasiuntinio RNR molekulės atskirose ląstelėse, o tai sudaro genų aktyvumo katalogą ir ląstelės dabartinės būsenos momentinę nuotrauką.
Šie duomenys sudaro pagrindą „atlasai“, kuriuose atvaizduojami skirtingi ląstelių tipai žmonių ir kitų organizmų ląstelėse, atskleidžiant nepakankamai įvertintą įvairovę. Tyrėjai dabar kuria „vienos ląstelės sekoskaitos“ duomenų rinkinius, kad padėtų kurti virtualias ląsteles. CZI planuoja išleisti vieno milijardo ląstelių sekoskaitos duomenis (išplėsdama daugiau nei 100 milijonų ląstelių duomenų bazę), o vasarį „Arc“ išleido 100 milijonų vėžio ląstelių, gydytų šimtais vaistų, sekoskaitos duomenis.
Vienos ląstelės sekoskaitos duomenys yra patrauklūs, sako sistemų biologė Hani Goodarzi iš „Arc“ instituto, nes juos galima nebrangiai generuoti panašiu mastu, kokiu dideli kalbos modeliai pradeda įgyti sudėtingų galimybių – šimtuose milijardų duomenų taškų.
Konkurencinė ląstelių gamyba
Tyrėjai pradėjo kurti vienos ląstelės dirbtinio intelekto modelius, naudodami šiuos duomenis. Šią savaitę „Arc“ institutas pristatė modelį pavadinimu „State“: pirmąjį savo virtualių ląstelių modelį. Jis taip pat paskelbė 175 000 JAV dolerių vertės virtualių ląstelių konkursą, kuriame ragina tyrėjus naudoti tokius modelius, kad numatytų, kaip žmogaus kamieninės ląstelės reaguoja į genetinius pokyčius.
Tačiau kiti tyrėjai teigia, kad šie modeliai dar nėra galingi ar nuspėjamieji. pakankamai, kad būtų galima padaryti išvadas, kurios gali būti taikomos ne tik tiems duomenims, su kuriais jie buvo apmokyti. „Jie apgailėtinai žlunga“, – sako Kundaje, atkreipdamas dėmesį į pastangas palyginti kai kuriuos vienaląsčius modelius su naujais duomenų rinkiniais2,3.
Daugelis mokslininkų teigia, kad virtualioms ląstelėms reikės įtraukti kitų formų duomenis, pavyzdžiui, šviesos ir elektroninio mikroskopo vaizdus, kurie gali parodyti, kaip skirtingi ląstelių komponentai sąveikauja ir kaip keičiasi ląstelės, laikui bėgant. „Turime peržengti vienos ląstelės sekoskaitos duomenų ribas“, – sako Ellenbergas.
Tyrėjai sukūrė „DI mokslininką“ – ką jis gali padaryti?
Dalis virtualių ląstelių kūrimo iššūkių yra ta, kad ši koncepcija skirtingiems žmonėms reiškia skirtingus dalykus. „Nemanau, kad yra aiškus virtualios ląstelės apibrėžimas“, – sako Jonah Cool, vadovaujantis CZI milijardo ląstelių projektui.
Tai buvo aišku Timui Mitchisonui, ląstelių biologui iš Harvardo medicinos mokyklos Bostone, Masačusetso valstijoje, kai jis dalyvavo CZI seminare, kuriame buvo siekiama nubrėžti kelią virtualių ląstelių kūrimui, kur, jo teigimu, tarp dalyvių buvo mažai sutarimo. „Aš daug optimistiškiau vertinu perspektyvas“, – sako Mitchisonas. Nepaisant to, jis mano, kad artimiausiu metu bus galima sukurti tikrai naudingus individualių ląstelių tipų, tokių kaip širdies raumens ląstelės ar žarnyno organoidai, arba tokių funkcijų kaip genų reguliavimas, DI modelius.
Quake'as pripažįsta, kad prie jo vizijos išlaisvinti ląstelių biologus nuo laboratorijos stalo prireiks laiko priprasti. Laimei, yra daug laiko prisitaikyti. „Jie dar nepasiruošę“, – sako jis. „Tačiau modeliai taip pat dar nepasiruošę biologams.“ [1]
1. Nature 643, 13-14 (2025) By Ewen Callaway
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą