Tuhanded tehisintellektiagendid leiavad bioloogilistest andmetest uusi vihjeid

Mis oleks, kui teadlased saaksid leida uusi vihjeid Alzheimeri ja Parkinsoni tõve kohta kuude asemel minutitega? OpenAI, PerturbAI⁠(avaneb uues aknas) ja Scripps Research⁠(avaneb uues aknas) kasutasid koostöös tuhandeid GPT‑Rosalindil põhinevaid tehisintellektiagente⁠(avaneb uues aknas), et analüüsida ja tõlgendada miljonite hiire ajurakkude⁠(avaneb uues aknas) olemasolevaid katseandmeid vaid 32 minutiga. Agendid seostasid geenide talitluse häirimise mõju teaduskirjanduses kirjeldatud tulemustega ning avastasid ootamatuid bioloogilisi seoseid, mis võivad aidata teadlastel haigusi mõista ja leida uurimissuundi uute ravimeetodite väljatöötamiseks. See töö näitab, kuidas tehisintellekt aitab teadlastel suuremahuliste bioloogiliste katsete tulemusi põhjalikumalt uurida.

Tänapäevased katsed annavad palju rohkem andmeid, kui teadlased jõuavad põhjalikult läbi uurida. Teadlased saavad nüüd muuta tuhandeid geene ja mõõta nende mõju miljonites rakkudes. Et aga mõista, mida need tulemused tähendavad inimeste haiguste seisukohalt, tuleb keerukad katsetulemused siduda aastakümnete jooksul kogunenud ja eri allikatesse hajutatud teaduslike teadmistega. Siin saab tehisintellekt aidata teadlastel leida paljulubavaid vihjeid, mis muidu võiksid märkamata jääda.

Meeskond jaotas analüüsi tuhandete GPT‑Rosalindil põhinevate tehisintellektiagentide vahel. Nimetame seda lähenemisviisi hajusaks bioloogiliseks arutluseks. Agendid uurisid kogu aju hõlmavat CRISPR-atlast⁠(avaneb uues aknas) – andmestikku, mis näitab, kuidas geenide talitluse häirimine mõjutab eri tüüpi rakke kogu hiire ajus. Iga agent uuris ühe geeni talitluse häirimist, analüüsis rakkude reaktsioone, otsis teaduskirjandusest teavet ja pakkus tulemustele selgitusi. Nende aruanded koondati arutlusatlaseks, mis seob geenid, rakulised mõjud, asjakohased publikatsioonid ja võimalikud bioloogilised mehhanismid.

Uurimisrühma hinnangul võtaks samaväärne inimeste tehtud analüüs ja kirjanduse ülevaatus üht häiringut korraga uurides aega mitu kuud kuni aasta. Agendid jõudsid samade tulemusteni nagu inimeste tehtud analüüsid, leides seejuures ka uusi vihjeid. Ka nende hinnangud uudsusele ja teaduslikule väärtusele olid kooskõlas ekspertide pimehindamise tulemustega. Need leiud aitavad seada prioriteete edasistele katsetele, millega kontrollida pakutud bioloogilisi mehhanisme.

Mõned neist tulemustest annavad uusi vihjeid ajuhaiguste mõistmiseks. Agendid tuvastasid ootamatuid erinevusi kahe haigustega seotud geeni mõjus ajurakkudele ning võimaliku seose kolesterooli regulatsiooni ja neurodegeneratsiooni vahel. Need leiud võivad aidata teadlastel uurida, kuidas haigus areneb ja millistes etappides võiksid tulevased ravimeetodid sekkuda.

Teadlased saavad neid leide uurima hakata juba täna. Arutlusatlas on kättesaadav⁠(avaneb uues aknas), võimaldades teadlastel võrrelda seotud geene, uurida ootamatuid reaktsioone ja leida paljulubavaid suundi edasiseks uurimiseks. Uued avastused sünnivad sageli siis, kui eri valdkondade teadlased ühendavad oma erialateadmised ja seostavad tuttavaid ideid ootamatul viisil. Tehisintellekt saab selliste seoste leidmist märkimisväärselt laiendada, sidudes uusi andmeid eri teadusharudesse hajutatud teadmistega. Võimalused ei piirdu üksnes andmete kiirema analüüsimisega. Ühendades tehisintellekti eksperimentaalbioloogia, inimeste erialateadmiste ja teaduskirjandusega, saame aidata teadlastel tuletada oma andmetest rohkem kontrollitavaid ideid.

Mõned katse kõige huvitavamad vihjed jäävad väljapoole seda, mida teadlased algselt uurida kavatsesid. Tuhandeid häiringuid hõlmavas andmestikus võivad need vihjed kergesti märkamata jääda.

Agendid tuvastasid ootamatu erinevuse Tsc1 ja Tsc2 vahel. Need kaks geeni kontrollivad koos mTOR-i, mis on oluline rakkude kasvu, ainevahetuse ja vananemise regulaator. Kummagi geeni talitluse häirimisel oli mitmes neuronirühmas sarnane mõju. Kuid liigutusi koordineerivas väikeajus muutis Tsc2 talitluse häirimine kümnete neuronitevahelises suhtluses osalevate geenide aktiivsust, samas kui Tsc1 talitluse häirimine põhjustas vähe muutusi.

See erinevus võib olla oluline inimeste haiguste mõistmisel. Tuberoosse skleroosiga inimestel on väikeaju kõrvalekalded tugevalt seotud TSC2 mutatsioonidega. Kuigi mTOR-i aktiivsust vähendavate ravimitega saab ravida teatavaid ajukasvajaid ja krambihooge, on haigusega seotud õpi- ja käitumisraskusi endiselt keeruline leevendada. Agendid tuvastasid konkreetse neuronirühma ja rakulised muutused, mida tasub edasi uurida: milliseid muutusi võiksid olemasolevad ravimid korrigeerida ja millised võiksid osutada uutele raviviisidele? Nii saavad teadlased täpsemad küsimused, millele laboris vastuseid otsida.

Kas üks agent, kelle käsutuses on kogu andmestik, saaks sama hästi hakkama kui tuhanded paralleelselt töötavad agendid? Katsetasime seda, hoides mudeli ja ressursid muutumatuna. Töömahu kasvades otsis üksikagent läbi üha vähem kirjandust, viidates suurima töömahu korral vaid 11 allikale, samal ajal kui hajusagendid viitasid enam kui 700 allikale. Ka eksperdid eelistasid hajusagentide tõlgendusi.

Teadlaste aeg on piiratud ja nad keskenduvad sageli andmetes kõige selgemalt ilmnevatele signaalidele. Hajusagendid aitavad uurida laiemat hulka reaktsioone, sealhulgas vaevumärgatavaid või ootamatuid, ning seostada neid asjakohase teaduskirjandusega. Agentide paralleelne töö võimaldab uurida korraga paljusid häiringuid. See aitab teadlastel katseandmeid põhjalikumalt uurida ja leida paljulubavaid vihjeid, mis muidu võiksid märkamata jääda.

Avastus muutub väärtuslikumaks, kui see juhatab katseni, mida tasub teha. Agendid leidsid ühe sellise vihje geenist DCTN1, mille mutatsioonid põhjustavad Perry sündroomi – Parkinsoni tõvega sarnaste sümptomitega neurodegeneratiivset haigust.

DCTN1 osaleb ainete ja rakukomponentide transpordis neuronite sees. Kogu aju hõlmavas CRISPR-atlases suurendas Dctn1 talitluse häirimine kolesterooli sünteesis osalevate geenide avaldumist. Agendid seostasid seda tähelepanekut uuringutega, mille kohaselt võivad kolesterooli transpordi häired panna rakke rohkem kolesterooli tootma. See tekitas küsimuse edasisteks katseteks: kas DCTN1 talitluse häirimine võib muuta kolesterooli jaotumist neuronites ning kas need muutused võivad soodustada neurodegeneratsiooni? Kui jah, siis kas kolesterooli normaalse jaotumise taastamine võiks aidata neuroneid kaitsta?

Ka eksperdid pidasid seda hüpoteesi uudseks, oluliseks ja edasist uurimist väärivaks. See näide ilmestab, kuidas ootamatu tulemuse seostamine olemasolevate teadmistega võib muuta vihje kontrollitavaks ideeks ja potentsiaalselt ka uueks ravisuunaks.

Teadlased jäävad avastuste tegemisel kesksele kohale. Rohkem paljulubavaid vihjeid leides saab tehisintellekt aidata teadlastel valida, milliseid ideid edasi uurida, kavandada katseid ja tõlgendada tulemusi. Eesmärk on muuta suurem osa bioloogilistest katsetest saadud teabest teadmisteks, mis aitavad aja jooksul suunata paremate ravimite väljatöötamist.