Группа исследователей из Университета Мичигана разработала инструмент на основе искусственного интеллекта, позволяющий оперативно анализировать поведение одиночных молекул в условиях огромных массивов данных. Этот процесс, ранее занимавший много времени, теперь может быть выполнен в течение одной ночи.
Изучение поведения отдельных молекул критически важно для понимания клеточных процессов и выявления механизмов развития заболеваний. Для этого ученые используют флуорофоры, которыми метят молекулы. Затем, с помощью лазеров и мощных микроскопов, они наблюдают за динамикой помеченных молекул во времени.
Однако обнаружение значимых закономерностей требует анализа колоссальных объемов данных, что является трудоемким и зачастую неэффективным процессом. Для решения этой проблемы мичиганские исследователи создали META-SiM – базовую модель ИИ, способную проводить широкий спектр анализов и выявлять интересные поведенческие паттерны.
В отличие от узкоспециализированных моделей, META-SiM обучена на разнообразных экспериментальных данных. Ученые утверждают, что META-SiM может быть использована для отслеживания и других явлений, таких как диффузия частиц, миграция животных или даже движение астероидов.
По словам старшего автора исследования Нильса Вальтера, суть заключается в масштабировании от отдельных молекул к более крупным объектам, так как алгоритм способен выявлять сходства и отклонения независимо от масштаба.
META-SiM была обучена на миллионах смоделированных следов, имитирующих поведение молекул. В качестве примера применения, Уолтер упоминает возможность выявления генетических заболеваний, возникающих из-за сбоев в процессе сплайсинга генетической информации.
Александр Джонсон-Бак сравнивает поиск молекулы с игрой "Где Уолли?", где нужно найти персонажа среди множества отвлекающих факторов.
META-SiM позволяет ускорить анализ данных, выявляя области, где может находиться искомая молекула. Это значительно сокращает время, необходимое для обнаружения и анализа ключевых закономерностей. Хотя для интерпретации результатов все еще требуется эксперт, META-SiM значительно ускоряет процесс научных открытий.
Результаты работы опубликованы в журнале Nature Methods.
Изображение: Мичиганский университет
