Organizmi se sastoje od hiljada različitih proteina, od kojih je svaki kodiran određenim genom. Da bi tip ćelije stekao svoj jedinstveni identitet, oblik i funkciju, geni moraju biti aktivirani "pojačivačima". Naučnici su dugo pokušavali da razbiju kod kako rade pojačivači. Sada, u novoj studiji, laboratorija Aleksandra Starka na Institutu za molekularnu patologiju u Bečkom biocentru u Austriji i laboratorija Eileen Furlong u Evropskoj laboratoriji za molekularnu biologiju koristili su genomiku i umjetnu inteligenciju da razbiju drugi genetski kod, onaj koji leži u osnovi regulacije gena. . Rad pod naslovom "Ciljani dizajn sintetičkih pojačivača za odabrana tkiva u embrionu Drosophila" objavljen je na internetu 12. decembra 2023. u časopisu Nature.
Svaka zdrava ćelija složenog organizma sadrži potpuno istu kopiju genoma, koji uključuje hiljade gena, nacrte za izgradnju proteina. Za formiranje različitih tipova ćelija, tkiva i organa, potrebni su dodatni mehanizmi za uključivanje i isključivanje ekspresije specifičnih gena sa velikom preciznošću.
Kao segmenti DNK u genomu, pojačivači su ključni element u uključivanju gena, a Stark laboratorija je postavila za svoju misiju da razbije kod koji povezuje sekvencu DNK pojačivača s njegovom regulatornom funkcijom gena. Iako su prvi pojačivači otkriveni početkom 1980-ih, tek su u protekloj deceniji naučnici razvili načine za eksperimentalnu identifikaciju pojačivača.
Nadovezujući se na ovu osnovu, Stark laboratorija i saradnici sada ciljaju na tri zadatka koji zajedno čine naizgled nemoguć dugoročni cilj: predviđanje aktivnosti pojačivača na osnovu njihovih DNK sekvenci; predviđanje posljedica mutacija pojačivača; i dizajniranje pojačivača od nule za određena tkiva. Drugim riječima: čitanje, razumijevanje i pisanje drugog genetskog koda.
Sa nedavnim napretkom u genomici i umjetnoj inteligenciji, ukazala se prilika za razbijanje ovog koda. Ovi autori su razvili moćan model učenja i transfera učenja i obučili ga sa velikom količinom podataka dobijenih iz prethodnih studija o Drosophila melanogaster, modelu organizma koji se široko koristi u razvojnoj biologiji.
Od laboratorije do AI i nazad
Prvo, takvi modeli su obučeni koristeći sekvence DNK u cijelom genomu i odgovarajuće podatke o dostupnosti DNK. Model dubokog učenja je zatim korišten za inicijaliziranje finog podešavanja modela učenja migracije, u kojem model učenja migracije uči da direktno poveže sekvence DNK sa specifičnom aktivnošću pojačivača.
Stark kaže: "Učenje migracije možete objasniti na ovaj način: zamislite da želite da obučite modela da prepoznaje mačke na slikama, ali imate vrlo malo dostupnih slika mačaka. Ali imate puno slika pasa. Dakle, prvo trenirate AI model na slikama pasa, zatim ga fino podesite u drugom koraku i sada možete prepoznati mačke."
Slika iz Nature, 2023, doi:10.1038/s41586-023-06905-9.
Putem transfernog učenja, model je bio u mogućnosti da predvidi aktivnost pojačivača u pet tipova tkiva u embrionima Drosophila - centralnom nervnom sistemu, dijelovima mozga, epidermi, crijevima i mišićima.
Nadovezujući se na ovo predviđanje, ovi autori su svoje istraživačke napore iz apstraktnog svijeta velikih podataka i umjetne inteligencije vratili na laboratorijsku klupu. Koristeći sofisticirane alate molekularne biologije, testirali su 40 kompjuterski dizajniranih sintetičkih pojačivača u živim embrionima Drosophila. U stvari, ovi pojačivači su aktivni i pokreću ekspresiju gena u ciljnom tkivu.
Sposobnost konstruiranja sintetičkih pojačivača sa specifičnim svojstvima nudi neviđene mogućnosti za kontrolu ciljane ekspresije gena", kaže Bernardo de Almeida iz Bečkog Biocentra, prvi autor rada. a manipulacija obrascima ekspresije gena je preduslov."
Za Starka je, međutim, pružanje novih uvida u fenomen koji je fundamentalan za život najvažniji aspekt ovog istraživanja: „Prije oko 60 godina, naučnici su naučili kako je funkcionirao prvi genetski kod, kako je molekularni plan DNK preveden u proteine. Snagom genomike i vještačke inteligencije, sada smo uspjeli razbiti drugi genetski kod života, odnosno kako se kontrolira aktivnost gena."
