Μια καινοτομία που επαναπροσδιορίζει τον τρόπο με τον οποίο κατανοούμε τη βιολογική ανάπτυξη έρχεται από τα εργαστήρια του MIT. Ερευνητές ανέπτυξαν ένα εξελιγμένο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης (AI) ικανό να προβλέψει με εντυπωσιακή ακρίβεια την εξέλιξη ενός εμβρύου, κύτταρο προς κύτταρο. Χρησιμοποιώντας ως βάση το έμβρυο της μύγας των φρούτων (Drosophila melanogaster), το σύστημα κατάφερε να προσομοιώσει τις πρώτες κρίσιμες στιγμές της ζωής, ανοίγοντας νέους δρόμους για την ιατρική έρευνα και την κατανόηση γενετικών ανωμαλιών.
Η μελέτη παρουσιάζει ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης (deep learning) που δεν αρκείται στην απλή παρατήρηση. Αντιθέτως, προβλέπει πώς θα κινηθούν, θα διαιρεθούν και θα αλλάξουν σχήμα χιλιάδες κύτταρα κατά τη διάρκεια της γαστριδίωσης, ενός θεμελιώδους σταδίου στην εμβρυϊκή ανάπτυξη.
Η τεχνολογία πίσω από το «Ψηφιακό Έμβρυο»
Η επιτυχία της ομάδας του MIT, με επικεφαλής τον αναπληρωτή καθηγητή Μηχανολογίας Ming Guo, βασίζεται σε μια πρωτοποριακή τεχνική προσέγγιση. Οι ερευνητές δημιούργησαν μια δομή «διπλού γραφήματος» για να αποκωδικοποιήσουν τη συμπεριφορά των κυττάρων.
Συμβατικά, τα μοντέλα προσομοίωσης αντιμετώπιζαν τα κύτταρα είτε ως απλά σημεία στον χώρο είτε ως τρισδιάστατες σφαίρες. Το νέο σύστημα συνδυάζει και τις δύο αυτές θεωρήσεις. Αντιλαμβάνεται τα κύτταρα ταυτόχρονα ως «νέφος σημείων» που κινούνται και ως «φυσαλίδες» που αλληλεπιδρούν μεταξύ τους, όπως ο αφρός. Αυτή η διπλή αναπαράσταση επιτρέπει στο AI να κατανοήσει όχι μόνο πού βρίσκεται ένα κύτταρο, αλλά και τη γεωμετρία του, τις φυσικές πιέσεις που ασκεί στους γείτονές του, καθώς και τις πολύπλοκες αναδιπλώσεις του ιστού.
Χάρη σε αυτή την αρχιτεκτονική, το μοντέλο μπορεί να επεξεργαστεί δεδομένα από βίντεο υψηλής ανάλυσης και να προβλέψει με ακρίβεια 90% τη συμπεριφορά και 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 ήταν τυχαία. Το συγκεκριμένο έντομο αποτελεί έναν από τους πιο μελετημένους οργανισμούς στη βιολογία, καθώς μοιράζεται περίπου το 60% των γονιδίων του που σχετίζονται με ασθένειες με τον άνθρωπο. Η απλότητα της δομής του, σε συνδυασμό με τη γρήγορη ανάπτυξή του, προσφέρει το ιδανικό πεδίο δοκιμών για την κατανόηση των μηχανισμών που διέπουν τη ζωή.
Το μοντέλο του MIT εκπαιδεύτηκε παρακολουθώντας βίντεο πραγματικών εμβρύων, μαθαίνοντας να αναγνωρίζει μοτίβα που είναι σχεδόν αδύνατο να εντοπίσει το ανθρώπινο μάτι. Μπορεί να προβλέψει πότε ακριβώς ένα κύτταρο θα χάσει την επαφή με τα διπλανά του ή πότε θα ξεκινήσει η διαδικασία της διαίρεσης, προσφέροντας μια «ματιά στο μέλλον» του αναπτυσσόμενου οργανισμού.
Από το εργαστήριο στην Ιατρική του μέλλοντος
Η σημασία αυτής της ανακάλυψης ξεπερνά κατά πολύ την εντομολογία. Η ικανότητα πρόβλεψης της κυτταρικής συμπεριφοράς σε τόσο πρώιμο στάδιο θα μπορούσε να αποτελέσει εργαλείο-κλειδί για τον εντοπισμό της προέλευσης σοβαρών παθήσεων. Πολλές ασθένειες και δομικές ανωμαλίες έχουν τις ρίζες τους σε λάθη που συμβαίνουν κατά τις πρώτες ώρες της κυτταρικής διαίρεσης και οργάνωσης.
Οι ερευνητές πιστεύουν ότι, εάν τροφοδοτηθεί με τα κατάλληλα δεδομένα, το ίδιο μοντέλο θα μπορούσε να εφαρμοστεί και σε ανθρώπινους ιστούς. Αυτό θα επέτρεπε στους επιστήμονες να δημιουργήσουν «ψηφιακά δίδυμα» αναπτυσσόμενων οργάνων, προβλέποντας πιθανές δυσλειτουργίες πριν καν αυτές εκδηλωθούν φυσικά.
Βασική προϋπόθεση για την επέκταση της μεθόδου είναι η διαθεσιμότητα δεδομένων υψηλής ποιότητας. Όπως επισημαίνει η ερευνητική ομάδα, το μοντέλο είναι έτοιμο να δεχτεί πληροφορίες από πιο σύνθετους οργανισμούς, αρκεί να υπάρχουν οι αντίστοιχες λεπτομερείς απεικονίσεις.
Μια νέα προσέγγιση στη Βιολογία
Το επίτευγμα του MIT αναδεικνύει τη δυναμική της σύγκλισης μεταξύ βιολογίας και πληροφορικής. Δεν πρόκειται απλώς για μια καταγραφή του τι συμβαίνει, αλλά για μια δυναμική πρόβλεψη του τι πρόκειται να συμβεί. Η κατανόηση της «μηχανικής» των κυττάρων μέσω της τεχνητής νοημοσύνης προσφέρει στους ερευνητές ένα εργαλείο που μετατρέπει τη βιολογική παρατήρηση σε υπολογίσιμη γνώση.
Καθώς η τεχνολογία απεικόνισης βελτιώνεται και οι βάσεις δεδομένων εμπλουτίζονται, τέτοια μοντέλα αναμένεται να γίνουν αναπόσπαστο κομμάτι της βιοϊατρικής έρευνας, βοηθώντας μας να αποκρυπτογραφήσουμε τους κανόνες που μετατρέπουν μια απλή ομάδα κυττάρων σε έναν πολύπλοκο, ζωντανό οργανισμό.
