Tūkstančiai DI agentų padeda atrasti naujas tyrimų kryptis biologiniuose duomenyse
Kaip OpenAI, PerturbAI ir Scripps Research pasitelkė paskirstytuosius DI agentus, kad padėtų mokslininkams milijonų smegenų ląstelių duomenyse atrasti perspektyvių tyrimų krypčių
Sužinokite, kaip OpenAI, PerturbAI ir Scripps Research pasitelkė tūkstančius lygiagrečiai veikiančių DI agentų, kad sudėtinguose milijonų smegenų ląstelių duomenyse atrastų perspektyvių biologinių sąsajų.
Vaizdo įrašo kūrėja – PerturbAI.
O kas, jei mokslininkai galėtų rasti naujų užuominų apie Alzheimerio ir Parkinsono ligas per kelias minutes, o ne mėnesius? Bendradarbiaudamos OpenAI, PerturbAI(atsidaro naujame lange) ir Scripps Research(atsidaro naujame lange) pasitelkė tūkstančius GPT‑Rosalind pagrindu veikiančių DI agentų(atsidaro naujame lange), kad vos per 32 minutes išanalizuotų ir interpretuotų turimus milijonų pelių smegenų ląstelių(atsidaro naujame lange) eksperimentinius duomenis. Agentai susiejo genų veiklos sutrikdymo poveikį su mokslinėje literatūroje aprašytais rezultatais ir atskleidė netikėtų biologinių sąsajų, galinčių padėti mokslininkams suprasti ligas ir nustatyti tyrimų kryptis naujiems gydymo būdams kurti. Šis darbas parodo, kaip DI gali padėti tyrėjams išsamiau išnagrinėti tai, ką atskleidžia didelio masto biologiniai eksperimentai.
Šiuolaikiniai eksperimentai suteikia gerokai daugiau duomenų, nei mokslininkai gali nuodugniai ištirti. Dabar tyrėjai gali keisti tūkstančius genų ir matuoti šių pokyčių poveikį milijonuose ląstelių. Tačiau norint suprasti, ką šie rezultatai reiškia žmonių ligoms, reikia susieti sudėtingus eksperimentų rezultatus su per dešimtmečius sukauptomis, įvairiuose šaltiniuose išsibarsčiusiomis mokslo žiniomis. Būtent čia DI gali padėti mokslininkams atrasti perspektyvių tyrimų krypčių, kurios kitaip galėtų likti nepastebėtos.
„Kuriame ląstelių atlasus tam, kad kiti mokslininkai galėtų padaryti atradimų, kurių mes dar nė neįsivaizduojame. DI galėtų padėti daugiau tyrėjų nagrinėti šiuos išteklius ir netikėtus pastebėjimus paversti naujais tyrimų klausimais.“
Komanda paskirstė analizę tūkstančiams GPT‑Rosalind pagrindu veikiančių DI agentų – šį metodą vadiname paskirstytuoju biologiniu protavimu. Agentai nagrinėjo visų smegenų CRISPR atlasą(atsidaro naujame lange) – duomenų rinkinį, rodantį, kaip genų veiklos sutrikdymas paveikia įvairių tipų ląsteles visose pelės smegenyse. Kiekvienas agentas tyrė vieno geno veiklos sutrikdymą, analizavo ląstelių reakcijas, ieškojo informacijos mokslinėje literatūroje ir siūlė rezultatų paaiškinimus. Jų ataskaitos buvo sujungtos į protavimo atlasą, siejantį genus, poveikį ląstelėms, aktualias publikacijas ir galimus biologinius mechanizmus.
Tyrėjų komandos vertinimu, panaši žmonių atliekama analizė ir literatūros apžvalga, nagrinėjant po vieną perturbaciją, užtruktų nuo kelių mėnesių iki metų. Agentai atkartojo žmonių atliktų analizių rezultatus ir kartu aptiko papildomų tyrimų krypčių. Jų pateikti naujumo ir mokslinės vertės įvertinimai taip pat sutapo su ekspertų, nežinojusių ataskaitų kilmės, vertinimais. Šie rezultatai padeda nustatyti tolesnių eksperimentų, reikalingų siūlomiems biologiniams mechanizmams patikrinti, prioritetus.
Kai kurios iš šių įžvalgų nurodo naujas kryptis, galinčias padėti suprasti smegenų ligas. Agentai nustatė netikėtų skirtumų tarp dviejų su ligomis siejamų genų poveikio smegenų ląstelėms, taip pat galimą ryšį tarp cholesterolio reguliavimo ir neurodegeneracijos. Šie rezultatai galėtų padėti mokslininkams tirti, kaip vystosi ligos ir kuriuos procesus ateityje būtų galima paveikti gydymu.
„Kartais užuominos jau yra – išsibarsčiusios skirtingose srityse, tik mes jų dar nesusiejome. Galimas ryšys tarp neuronų funkcijos ir cholesterolio apykaitos rodo, kaip sujungus šias žinių dalis galima naujai pažvelgti į ligų biologiją.“
Tyrėjai gali pradėti nagrinėti šiuos rezultatus jau šiandien. Protavimo atlasas yra prieinamas(atsidaro naujame lange), todėl mokslininkai gali lyginti susijusius genus, tirti netikėtas reakcijas ir nustatyti perspektyvias tolesnių tyrimų kryptis. Nauji atradimai dažnai gimsta, kai skirtingų sričių tyrėjai sujungia savo žinias ir netikėtais būdais susieja pažįstamas idėjas. DI gali gerokai išplėsti tokių sąsajų paieškos mastą, susiedamas naujus duomenis su įvairiose disciplinose išsibarsčiusiomis žiniomis. Galimybės neapsiriboja vien spartesne duomenų analize. Derindami DI, eksperimentinę biologiją, ekspertų žinias ir mokslinę literatūrą, galime padėti mokslininkams daugiau duomenų paversti patikrinamomis idėjomis.
Kai kurios įdomiausios eksperimento užuominos slypi už klausimų, kuriuos mokslininkai iš pradžių siekė ištirti, ribų. Duomenų rinkinyje, apimančiame tūkstančius perturbacijų, tokias užuominas lengva praleisti.
Agentai nustatė netikėtą skirtumą tarp Tsc1 ir Tsc2 – dviejų genų, kurie kartu kontroliuoja mTOR, svarbų ląstelių augimo, medžiagų apykaitos ir senėjimo reguliatorių. Sutrikdžius bet kurio iš šių genų veiklą, keliose neuronų grupėse pasireiškė panašus poveikis. Tačiau smegenėlėse, kurios padeda koordinuoti judesius, sutrikdžius Tsc2 veiklą pakito dešimčių neuronų tarpusavio ryšiuose dalyvaujančių genų aktyvumas, o sutrikdžius Tsc1 veiklą pokyčiai buvo menki.
Šis skirtumas gali būti svarbus tiriant žmonių ligas. Tuberozine skleroze sergančių žmonių smegenėlių anomalijos glaudžiai susijusios su TSC2 mutacijomis. Nors mTOR aktyvumą mažinantys vaistai gali būti veiksmingi gydant tam tikrus smegenų navikus ir traukulius, su šia liga susijusius mokymosi ir elgesio sunkumus vis dar sudėtinga įveikti. Agentai išskyrė konkrečią neuronų grupę ir ląstelių pokyčius, kuriuos verta tirti: kuriuos pokyčius galėtų ištaisyti esami vaistai, o kurie galėtų nurodyti naujus gydymo būdus? Taip tyrėjai gauna konkretesnių klausimų, į kuriuos gali ieškoti atsakymų laboratorijoje.
Ar vienas agentas, gavęs visą duomenų rinkinį, galėtų pasiekti tokių pat gerų rezultatų kaip tūkstančiai lygiagrečiai veikiančių agentų? Tai patikrinome naudodami tą patį modelį ir tiek pat išteklių. Didėjant darbo apimčiai, vienas agentas peržiūrėjo vis mažiau literatūros: esant didžiausiai darbo apimčiai, jis citavo tik 11 šaltinių, o paskirstytieji agentai – daugiau nei 700. Ekspertai taip pat geriau įvertino paskirstytųjų agentų pateiktas interpretacijas.
Mokslininkų laikas ribotas, todėl jie dažnai sutelkia dėmesį į ryškiausius duomenų dėsningumus. Paskirstytieji agentai gali padėti išnagrinėti įvairesnes reakcijas, įskaitant subtilias ar netikėtas, ir susieti jas su aktualia moksline literatūra. Lygiagrečiai veikiantys agentai leidžia vienu metu tirti daug perturbacijų. Tai padeda mokslininkams išsamiau išnagrinėti eksperimento duomenis ir rasti perspektyvių tyrimų krypčių, kurios kitaip galėtų likti nepastebėtos.
Esant didžiausiai darbo apimčiai, paskirstytieji agentai citavo daugiau nei 700 šaltinių, o vienas agentas – 11.
Tyrimo rezultatas tampa vertingesnis, kai parodo, kokį eksperimentą verta atlikti. Vieną tokią tyrimų kryptį agentai aptiko nagrinėdami DCTN1 – geną, kurio mutacijos sukelia Perry sindromą, neurodegeneracinę ligą, pasireiškiančią į Parkinsono ligą panašiais simptomais.
DCTN1 dalyvauja pernešant medžiagas neuronų viduje. Visų smegenų CRISPR atlaso duomenys parodė, kad sutrikdžius Dctn1 veiklą padidėjo cholesterolio sintezėje dalyvaujančių genų raiška. Agentai susiejo šį pastebėjimą su tyrimais, rodančiais, kad sutrikus cholesterolio pernašai ląstelės gali pradėti gaminti daugiau cholesterolio. Tai iškėlė klausimą tolesniems eksperimentams: ar sutrikdžius DCTN1 veiklą galėtų pasikeisti cholesterolio pasiskirstymas neuronuose ir ar šie pokyčiai galėtų prisidėti prie neurodegeneracijos? Jei taip, ar atkūrus normalų cholesterolio pasiskirstymą būtų galima padėti apsaugoti neuronus?
Ekspertai šią hipotezę taip pat įvertino kaip naują, reikšmingą ir vertą tolesnių tyrimų. Šis pavyzdys rodo, kaip netikėtą rezultatą susiejus su turimomis žiniomis, užuomina gali virsti patikrinama idėja, o galbūt ir nauja ligos gydymo kryptimi.
Lygindami ataskaitas ir nežinodami jų kilmės, ekspertai 75 % atvejų pirmenybę teikė paskirstytųjų agentų, o ne vieno agento ataskaitoms.
Pagrindinis vaidmuo darant atradimus ir toliau tenka mokslininkams. Atrasdamas daugiau perspektyvių tyrimų krypčių, DI gali padėti tyrėjams nuspręsti, kurias idėjas plėtoti, planuoti eksperimentus ir interpretuoti rezultatus. Tikslas – daugiau biologinių eksperimentų informacijos paversti žiniomis, kurios ilgainiui galėtų padėti kurti geresnius vaistus.
