Új nyomok feltárása biológiai adatokban több ezer MI-ügynökkel
Hogyan segített az OpenAI, a PerturbAI és a Scripps Research elosztott MI-ügynökökkel ígéretes kutatási nyomokat találni több millió agysejt adataiban?
Nézd meg, hogyan vetett be párhuzamosan több ezer MI-ügynököt az OpenAI, a PerturbAI és a Scripps Research, hogy ígéretes biológiai összefüggéseket tárjon fel több millió agysejt összetett adataiban.
A videót készítette: PerturbAI.
Mi lenne, ha a kutatók hónapok helyett percek alatt találhatnának új nyomokat az Alzheimer- és a Parkinson-kór megértéséhez? Az OpenAI, a PerturbAI(új ablakban nyílik meg) és a Scripps Research(új ablakban nyílik meg) együttműködésében több ezer, GPT‑Rosalind által működtetett MI-ügynök(új ablakban nyílik meg) mindössze 32 perc alatt elemezte és értelmezte több millió egéragysejt(új ablakban nyílik meg) már rendelkezésre álló kísérleti adatait. Az ügynökök összekapcsolták a génműködés megzavarásának hatásait a szakirodalom megállapításaival, és váratlan biológiai összefüggéseket tártak fel. Ezek segíthetik a kutatókat a betegségek megértésében és az új kezelésekhez vezető kutatási irányok azonosításában. A munka megmutatja, hogyan segíthet az MI a kutatóknak többet feltárni a nagyszabású biológiai kísérletek eredményeiből.
A modern kísérletek jóval több adatot termelnek, mint amennyit a kutatók alaposan meg tudnak vizsgálni. A kutatók ma már több ezer gént tudnak módosítani, és sejtek millióiban mérhetik ezek hatásait. Ahhoz azonban, hogy megértsük, mit jelentenek ezek az eredmények az emberi betegségek szempontjából, az összetett kísérleti megállapításokat össze kell kapcsolni az évtizedek alatt felhalmozott, szétszórtan elérhető tudományos ismeretekkel. Ebben segíthet az MI: olyan ígéretes nyomokat tárhat fel a kutatók számára, amelyek máskülönben elkerülnék a figyelmüket.
„Azért készítünk sejtatlaszokat, hogy más kutatók olyan felfedezéseket tehessenek, amelyekre mi még nem is gondoltunk. Az MI segíthet abban, hogy több kutató tárhassa fel ezeket az adatforrásokat, és a váratlan megfigyelésekből új, vizsgálható kérdéseket fogalmazhasson meg.”
A csapat több ezer, GPT‑Rosalind által működtetett MI-ügynök között osztotta fel az elemzést. Ezt a megközelítést elosztott biológiai érvelésnek nevezzük. Az ügynökök egy teljes agyat lefedő CRISPR-atlaszt(új ablakban nyílik meg) vizsgáltak: egy olyan adatkészletet, amely bemutatja, hogyan hat a génműködés megzavarása az egéragy különböző sejttípusaira. Minden ügynök egy-egy gén működésének megzavarását vizsgálta: elemezte a sejtek válaszreakcióit, szakirodalmat keresett, és magyarázatokat javasolt az eredményekre. Jelentéseiket egy érvelési atlaszban egyesítették, amely összekapcsolja a géneket, a sejtszintű hatásokat, a releváns publikációkat és a lehetséges biológiai mechanizmusokat.
A kutatócsapat becslése szerint egy hasonló, emberek által végzett elemzés és szakirodalmi áttekintés, perturbációnként haladva, hónapokat vagy akár egy évet is igénybe venne. Az ügynökök reprodukálták az emberi elemzések megállapításait, és további nyomokat is feltártak. Az újszerűségre és a tudományos értékre vonatkozó értékeléseik is összhangban voltak az eredmények forrását nem ismerő emberi szakértők ítéleteivel. Ezek a megállapítások segítenek rangsorolni a feltételezett biológiai mechanizmusok teszteléséhez szükséges további kísérleteket.
Az eredmények egy része új nyomokat kínál az agyi betegségek megértéséhez. Az ügynökök váratlan különbségeket azonosítottak két, betegségekhez köthető gén agysejtekre gyakorolt hatásában, valamint lehetséges kapcsolatot találtak a koleszterinszabályozás és a neurodegeneráció között. Ezek a megállapítások segíthetnek a kutatóknak megvizsgálni, hogyan alakul ki a betegség, és hol avatkozhatnak be a jövőbeli kezelések.
„A nyomok néha már ott vannak, szétszórva a különböző tudományterületeken – csak még nem kapcsoltuk össze őket. Az idegsejtek működése és a koleszterin-anyagcsere közötti lehetséges kapcsolat megmutatja, hogyan adhatnak ezek a részletek, ha összeillesztjük őket, új szemléletet a betegségek biológiájának megértéséhez.”
A kutatók már ma megkezdhetik ezeknek az eredményeknek a feltárását. Az érvelési atlasz elérhető(új ablakban nyílik meg): a kutatók összehasonlíthatják benne a kapcsolódó géneket, megvizsgálhatják a váratlan válaszreakciókat, és ígéretes nyomokat találhatnak a további kutatáshoz. Új felfedezések gyakran akkor születnek, amikor különböző területek kutatói egyesítik szaktudásukat, és váratlan módon kapcsolnak össze ismert elképzeléseket. Az MI jelentősen kibővítheti e kapcsolatok körét azzal, hogy az új adatokat összeköti a különböző tudományterületeken szétszórt ismeretekkel. A lehetőség túlmutat az adatok gyorsabb elemzésén. Az MI, a kísérleti biológia, az emberi szaktudás és a szakirodalom összekapcsolásával segíthetünk a kutatóknak abban, hogy több adatukból szülessenek tesztelhető elképzelések.
Egy kísérlet legérdekesebb nyomai olykor kívül esnek azon a kérdéskörön, amelyet a kutatók eredetileg vizsgálni akartak. Egy több ezer perturbációt felölelő adatkészletben ezek a nyomok könnyen elsikkadhatnak.
Az ügynökök váratlan különbséget azonosítottak a Tsc1 és a Tsc2 között. Ez a két gén együtt szabályozza az mTOR-t, a sejtnövekedés, az anyagcsere és az öregedés egyik fő szabályozóját. Bármelyik gén működését zavarták meg, az több idegsejtcsoportban is hasonló hatással járt. A mozgás összehangolásában szerepet játszó kisagyban azonban a Tsc2 működésének megzavarása több tucat, az idegsejtek közötti kommunikációban részt vevő gén aktivitását módosította, míg a Tsc1 esetében alig történt változás.
Ez a különbség az emberi betegségek szempontjából is fontos lehet. A szklerózis tuberózában szenvedőknél a kisagy rendellenességei szorosan összefüggnek a TSC2 mutációival. Bár az mTOR aktivitását csökkentő gyógyszerekkel kezelhetők bizonyos agydaganatok és epilepsziás rohamok, a betegséggel járó tanulási és viselkedési nehézségek kezelése továbbra is kihívást jelent. Az ügynökök meghatároztak egy konkrét idegsejtcsoportot és olyan sejtszintű változásokat, amelyeket érdemes megvizsgálni: mely változásokat korrigálhatják a meglévő gyógyszerek, és melyek mutathatnak új kezelési megközelítések felé? Így a kutatók konkrétabb kérdéseket vizsgálhatnak a laboratóriumban.
Vajon egyetlen, a teljes adatkészletet megkapó ügynök is olyan jól teljesítene, mint több ezer párhuzamosan dolgozó ügynök? Ezt változatlan modell és erőforrások mellett teszteltük. A munkamennyiség növekedésével az egyedül dolgozó ügynök egyre kevesebb szakirodalmat tekintett át: a legnagyobb terhelésnél mindössze 11 forrásra hivatkozott, míg az elosztott ügynökök több mint 700-ra. Az emberi szakértők is az elosztott ügynökök értelmezéseit részesítették előnyben.
A kutatók ideje véges, ezért gyakran az adataikban megjelenő legerősebb jelekre összpontosítanak. Az elosztott ügynökök segíthetnek a válaszreakciók szélesebb körének vizsgálatában – a finom vagy váratlan reakciókat is beleértve –, és összekapcsolhatják őket a releváns szakirodalommal. Az ügynökök párhuzamos futtatásával egyszerre sok perturbáció vizsgálható. Így a kutatók többet tárhatnak fel egy kísérlet eredményeiből, és olyan ígéretes nyomokra bukkanhatnak, amelyek máskülönben elkerülnék a figyelmüket.
A legnagyobb munkamennyiségnél az elosztott ügynökök több mint 700 forrásra hivatkoztak, míg az egyedül dolgozó ügynök 11-re.
Egy megállapítás még értékesebbé válik, ha egy elvégzésre érdemes kísérlethez vezet. Az ügynökök egy ilyen nyomot találtak a DCTN1 génnél, amelynek mutációi a Parkinson-kórhoz hasonló tünetekkel járó neurodegeneratív betegséget, a Perry-szindrómát okozzák.
A DCTN1 részt vesz az idegsejteken belüli anyagszállításban. A teljes agyat lefedő CRISPR-atlaszban a Dctn1 működésének megzavarása fokozta a koleszterintermelésben részt vevő gének kifejeződését. Az ügynökök ezt a megfigyelést olyan kutatási eredményekkel kapcsolták össze, amelyek szerint a koleszterinszállítás zavarai fokozott koleszterintermelésre késztethetik a sejteket. Ez további kísérletekben vizsgálható kérdést vetett fel: megváltoztathatja-e a DCTN1 működésének megzavarása a koleszterin eloszlását az idegsejteken belül, és hozzájárulhatnak-e ezek a változások a neurodegenerációhoz? Ha igen, segíthet-e a koleszterin normális eloszlásának helyreállítása az idegsejtek védelmében?
Az emberi szakértők is újszerűnek, jelentősnek és további vizsgálatra érdemesnek ítélték ezt a hipotézist. Ez a példa megmutatja, hogyan válhat egy váratlan eredmény a meglévő ismeretekkel összekapcsolva tesztelhető elképzeléssé, és akár a betegség kezelésének új irányává.
A jelentések forrásának ismerete nélkül végzett összehasonlításokban az emberi szakértők az esetek 75%-ában az elosztott ügynökök jelentéseit részesítették előnyben az egyetlen ügynök által készítettekkel szemben.
A felfedezés középpontjában továbbra is a kutatók állnak. Az MI több ígéretes nyom feltárásával segíthet a kutatóknak eldönteni, mely elképzeléseket érdemes továbbvinni, kísérleteket tervezni és értelmezni az eredményeket. A cél az, hogy a biológiai kísérletekben rejlő információkból minél több váljon olyan tudássá, amely idővel segítheti a jobb gyógyszerek fejlesztését.
