Հազարավոր ԱԲ ագենտներով նոր հուշումների բացահայտում կենսաբանական տվյալներում
Ինչպես OpenAI-ը, PerturbAI-ն և Scripps Research-ը բաշխված ԱԲ ագենտներով օգնեցին գիտնականներին ուղեղի միլիոնավոր բջիջների տվյալներում գտնել հետազոտական խոստումնալից ուղղություններ
Տեսեք, թե ինչպես OpenAI-ը, PerturbAI-ն և Scripps Research-ը զուգահեռ գործարկեցին հազարավոր ԱԲ ագենտներ՝ ուղեղի միլիոնավոր բջիջների բարդ տվյալներում խոստումնալից կենսաբանական կապեր բացահայտելու համար։
Տեսանյութի հեղինակ՝ PerturbAI։
Իսկ ի՞նչ կլիներ, եթե գիտնականները կարողանային Ալցհայմերի և Պարկինսոնի հիվանդությունների վերաբերյալ նոր բացահայտումներ անել ոչ թե ամիսների, այլ ընդամենը րոպեների ընթացքում։ OpenAI-ը, PerturbAI(բացվում է նոր պատուհանում)-ն և Scripps Research(բացվում է նոր պատուհանում)-ը համատեղ աշխատանքի շրջանակում օգտագործեցին GPT‑Rosalind‑ով աշխատող հազարավոր ԱԲ ագենտներ(բացվում է նոր պատուհանում)՝ ընդամենը 32 րոպեում վերլուծելու և մեկնաբանելու մկների ուղեղի միլիոնավոր բջիջների(բացվում է նոր պատուհանում) վերաբերյալ առկա փորձարարական տվյալները։ Ագենտները գեների գործառույթի խաթարման ազդեցությունները կապեցին գիտական գրականության արդյունքների հետ՝ բացահայտելով անսպասելի կենսաբանական կապեր, որոնք կարող են օգնել գիտնականներին հասկանալ հիվանդությունները և որոշել նոր բուժումների հետազոտական ուղղությունները։ Այս աշխատանքը ցույց է տալիս, թե ինչպես կարող է ԱԲ-ն օգնել հետազոտողներին ավելի լիարժեք ուսումնասիրել կենսաբանական լայնածավալ փորձերի բացահայտումները։
Ժամանակակից փորձերը շատ ավելի մեծ ծավալի տվյալներ են տալիս, քան գիտնականները կարող են մանրակրկիտ ուսումնասիրել։ Հետազոտողներն այժմ կարող են փոփոխել հազարավոր գեներ և չափել դրանց ազդեցությունները միլիոնավոր բջիջներում։ Սակայն հասկանալու համար, թե այս արդյունքներն ինչ են նշանակում մարդու հիվանդությունների համար, պետք է փորձարարական բարդ արդյունքները կապել տասնամյակների ընթացքում կուտակված, տարբեր աղբյուրներում ցրված գիտական գիտելիքների հետ։ Հենց այստեղ ԱԲ-ն կարող է օգնել գիտնականներին գտնել խոստումնալից ուղղություններ, որոնք այլապես կարող էին աննկատ մնալ։
«Մենք բջջային ատլասներ ենք ստեղծում, որպեսզի մյուս գիտնականները կարողանան անել բացահայտումներ, որոնք մենք դեռ չենք էլ պատկերացրել։ ԱԲ-ն կարող է օգնել ավելի շատ հետազոտողների ուսումնասիրել այս ռեսուրսները և անսպասելի դիտարկումները վերածել նոր հարցերի, որոնք կարելի է փորձով ստուգել»։
Թիմը վերլուծական աշխատանքը բաժանեց GPT‑Rosalind‑ով աշխատող հազարավոր ԱԲ ագենտների միջև․ այս մոտեցումն անվանում ենք բաշխված կենսաբանական դատողություն։ Ագենտներն ուսումնասիրեցին ամբողջ ուղեղի CRISPR ատլասը(բացվում է նոր պատուհանում)՝ տվյալաշար, որը ցույց է տալիս, թե գեների գործառույթի խաթարումն ինչպես է ազդում մկան ուղեղի տարբեր տեսակի բջիջների վրա։ Յուրաքանչյուր ագենտ ուսումնասիրում էր մեկ գենի գործառույթի խաթարումը, վերլուծում բջջային արձագանքները, որոնում գիտական գրականության մեջ և առաջարկում արդյունքների բացատրություններ։ Նրանց զեկույցները միավորվեցին դատողությունների ատլասում, որը կապում է գեները, բջջային ազդեցությունները, համապատասխան հրապարակումները և հնարավոր կենսաբանական մեխանիզմները։
Հետազոտական թիմի գնահատմամբ՝ համադրելի վերլուծությունն ու գրականության ուսումնասիրությունը, եթե մարդիկ կատարեին՝ ամեն անգամ մեկ միջամտություն ուսումնասիրելով, կտևեին մի քանի ամսից մինչև մեկ տարի։ Ագենտները վերարտադրեցին մարդկանց կատարած վերլուծությունների արդյունքները՝ միաժամանակ գտնելով լրացուցիչ ուղղություններ։ Նորության և գիտական արժեքի վերաբերյալ նրանց գնահատականները նաև համընկնում էին փորձագետների գնահատականների հետ, որոնք չգիտեին՝ ում աշխատանքն են գնահատում։ Այս արդյունքներն օգնում են որոշել առաջարկված կենսաբանական մեխանիզմները ստուգելու համար անհրաժեշտ հետագա փորձերի առաջնահերթությունը։
Այս եզրահանգումներից մի քանիսը նոր ուղղություններ են մատնանշում ուղեղի հիվանդությունները հասկանալու համար։ Ագենտները հայտնաբերեցին անսպասելի տարբերություններ ուղեղի բջիջների վրա հիվանդությունների հետ կապված երկու գեների ազդեցությունների միջև, ինչպես նաև հնարավոր կապ խոլեստերինի կարգավորման և նեյրոդեգեներացիայի միջև։ Այս արդյունքները կարող են օգնել գիտնականներին ուսումնասիրել, թե ինչպես է զարգանում հիվանդությունը, և որ գործընթացների վրա կարող են ազդել ապագա բուժումները։
«Երբեմն հուշումներն արդեն կան՝ ցրված տարբեր ոլորտներում․ մենք պարզապես դեռ չենք կապել դրանք։ Նեյրոնների գործառույթի և խոլեստերինի նյութափոխանակության հնարավոր կապը ցույց է տալիս, թե ինչպես կարող են այդ մասերը, միավորվելով, նոր հայացք տալ հիվանդության կենսաբանությանը»։
Հետազոտողները կարող են սկսել ուսումնասիրել այս արդյունքները հենց այսօր։ Դատողությունների ատլասը հասանելի է(բացվում է նոր պատուհանում)․ այն գիտնականներին թույլ է տալիս համեմատել փոխկապակցված գեները, ուսումնասիրել անսպասելի արձագանքները և գտնել հետագա հետազոտության խոստումնալից ուղղություններ։ Նոր բացահայտումներ հաճախ ծնվում են, երբ տարբեր ոլորտների հետազոտողները միավորում են իրենց մասնագիտական գիտելիքները և ծանոթ գաղափարներն իրար կապում անսպասելի ձևերով։ ԱԲ-ն կարող է զգալիորեն ընդլայնել այս կապերը՝ նոր տվյալները կապելով տարբեր գիտակարգերում ցրված գիտելիքների հետ։ Այս հնարավորությունը չի սահմանափակվում տվյալների ավելի արագ վերլուծությամբ։ Համադրելով ԱԲ-ն փորձարարական կենսաբանության, մարդկանց մասնագիտական գիտելիքների և գիտական գրականության հետ՝ կարող ենք օգնել գիտնականներին իրենց տվյալների ավելի մեծ մասը վերածել ստուգելի գաղափարների։
Փորձի ամենահետաքրքիր հուշումներից մի քանիսը գտնվում են այն հարցերի շրջանակից դուրս, որոնք գիտնականներն ի սկզբանե մտադիր էին ուսումնասիրել։ Հազարավոր միջամտություններ ընդգրկող տվյալաշարում այդ հուշումները հեշտ է բաց թողնել։
Ագենտները հայտնաբերեցին անսպասելի տարբերություն Tsc1-ի և Tsc2-ի միջև․ այս երկու գեները համատեղ վերահսկում են mTOR-ը՝ բջիջների աճի, նյութափոխանակության և ծերացման կարևոր կարգավորիչը։ Այս գեներից յուրաքանչյուրի գործառույթի խաթարումը նմանատիպ ազդեցություններ էր ունեցել նեյրոնների մի քանի խմբերում։ Սակայն ուղեղիկում, որն օգնում է համակարգել շարժումները, Tsc2-ի գործառույթի խաթարումը փոխել էր նեյրոնների միջև հաղորդակցությանը մասնակցող տասնյակ գեների ակտիվությունը, մինչդեռ Tsc1-ի գործառույթի խաթարումը քիչ փոփոխություն էր առաջացրել։
Այդ տարբերությունը կարող է նշանակություն ունենալ մարդու հիվանդությունների համար։ Տուբերոզ սկլերոզ ունեցող մարդկանց մոտ ուղեղիկի անոմալիաները սերտորեն կապված են TSC2-ի մուտացիաների հետ։ Թեև mTOR-ի ակտիվությունը նվազեցնող դեղամիջոցներով հնարավոր է բուժել ուղեղի որոշ ուռուցքներ և ցնցումային նոպաներ, հիվանդության հետ կապված ուսումնառության և վարքային դժվարությունները հաղթահարելը դեռևս բարդ է։ Ագենտները մատնանշեցին նեյրոնների կոնկրետ խումբ և բջջային փոփոխություններ, որոնք արժե ուսումնասիրել․ ո՞ր փոփոխությունները կարող են շտկել առկա դեղամիջոցները, և որո՞նք կարող են հուշել բուժման նոր մոտեցումներ։ Սա հետազոտողներին տալիս է ավելի հստակ հարցեր՝ լաբորատորիայում ստուգելու համար։
Կարո՞ղ է ամբողջ տվյալաշարը ստացած մեկ ագենտը նույնքան լավ արդյունք տալ, որքան զուգահեռ աշխատող հազարավոր ագենտները։ Մենք սա փորձարկեցինք՝ մոդելն ու ռեսուրսները պահելով անփոփոխ։ Աշխատանքի ծավալի աճին զուգընթաց մեկ ագենտն ավելի քիչ գրականություն էր ուսումնասիրում․ առավելագույն ծավալի դեպքում այն հղվել էր ընդամենը 11 աղբյուրի, իսկ բաշխված ագենտները՝ ավելի քան 700-ի։ Փորձագետները ևս նախապատվությունը տվել էին բաշխված ագենտների մեկնաբանություններին։
Գիտնականների ժամանակը սահմանափակ է, և նրանք հաճախ կենտրոնանում են տվյալներում առավել ցայտուն ազդակների վրա։ Բաշխված ագենտները կարող են օգնել ուսումնասիրել արձագանքների ավելի լայն շրջանակ՝ ներառյալ թույլ արտահայտված կամ անսպասելի արձագանքները, և դրանք կապել համապատասխան գիտական գրականության հետ։ Ագենտների զուգահեռ աշխատանքը թույլ է տալիս միաժամանակ ուսումնասիրել բազմաթիվ միջամտություններ։ Սա օգնում է գիտնականներին ավելի լիարժեք ուսումնասիրել փորձից ստացված տվյալները և գտնել խոստումնալից ուղղություններ, որոնք այլապես կարող էին աննկատ մնալ։
Աշխատանքի առավելագույն ծավալի դեպքում բաշխված ագենտները հղվել էին ավելի քան 700 աղբյուրի, իսկ մեկ ագենտը՝ 11-ի։
Գտածոն ավելի արժեքավոր է դառնում, երբ հուշում է մի փորձ, որն արժե կատարել։ Ագենտները նման մի ուղղություն գտան DCTN1 գենն ուսումնասիրելիս․ դրա մուտացիաներն առաջացնում են Պերիի համախտանիշ՝ նեյրոդեգեներատիվ հիվանդություն՝ Պարկինսոնի հիվանդությանը նման ախտանշաններով։
DCTN1-ը մասնակցում է նեյրոնների ներսում նյութերի փոխադրմանը։ Ամբողջ ուղեղի CRISPR ատլասի տվյալներով՝ Dctn1-ի գործառույթի խաթարումը մեծացրել էր խոլեստերինի սինթեզին մասնակցող գեների էքսպրեսիան։ Ագենտներն այս դիտարկումը կապեցին հետազոտությունների հետ, որոնք ենթադրում են, որ խոլեստերինի փոխադրման խնդիրները կարող են բջիջներին մղել ավելի շատ խոլեստերին արտադրելու։ Սա հետագա փորձերի համար հարց առաջացրեց․ կարո՞ղ է DCTN1-ի գործառույթի խաթարումը փոխել խոլեստերինի բաշխումը նեյրոնների ներսում, և կարո՞ղ են այդ փոփոխությունները նպաստել նեյրոդեգեներացիային։ Եթե այո, կարո՞ղ է խոլեստերինի բնականոն բաշխման վերականգնումը օգնել պաշտպանել նեյրոնները։
Փորձագետները ևս այս վարկածը համարեցին նորարար, կարևոր և հետագա ուսումնասիրության արժանի։ Այս օրինակը ցույց է տալիս, թե ինչպես անսպասելի արդյունքն առկա գիտելիքների հետ կապելը կարող է հուշումը վերածել ստուգելի գաղափարի, իսկ հնարավոր է՝ նաև հիվանդության բուժման նոր ուղղության։
Չիմանալով զեկույցների հեղինակներին՝ փորձագետները համեմատությունների 75%-ում նախապատվությունը տվել էին բաշխված ագենտների զեկույցներին, ոչ թե մեկ ագենտի զեկույցներին։
Գիտնականները շարունակում են առանցքային դեր ունենալ բացահայտումների գործում։ Բացահայտելով ավելի շատ խոստումնալից ուղղություններ՝ ԱԲ-ն կարող է օգնել հետազոտողներին որոշել, թե որ գաղափարներն արժե զարգացնել, նախագծել փորձեր և մեկնաբանել արդյունքները։ Նպատակն է կենսաբանական փորձերից ստացված տեղեկության ավելի մեծ մասը վերածել գիտելիքի, որը ժամանակի ընթացքում կարող է ուղղորդել ավելի լավ դեղամիջոցների մշակումը։
