ИИ предсказывает развитие эмбриона плодовой мушки с точностью 90%

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) создали модель глубокого обучения, способную с высокой точностью предсказывать, как будут меняться отдельные клетки в процессе развития эмбриона плодовой мушки (дрозофилы).

Обзор алгоритма Multicell-Fold. Автор: Хайцянь Ян и др.

Новый метод, описанный в журнале Nature Methods, позволяет прогнозировать перемещение, деление и перестройку примерно 5000 клеток эмбриона в течение первого часа его развития — стадии гаструляции. Модель обучалась на видеозаписях высокого разрешения, где были помечены границы и ядра клеток.

Ключевая особенность подхода — использование «двойного графа», который представляет развивающийся эмбрион одновременно как движущиеся точки (облако точек) и как «пену» из соприкасающихся ячеек. Это позволяет модели учитывать больше геометрических свойств клеток, таких как положение ядра или контакты с соседями.

В результате модель смогла предсказать, будет ли конкретная клетка складываться, делиться или сохранять контакт с соседней, с точностью около 90%, включая временные рамки этих событий.

«Точное моделирование этого раннего периода позволяет нам начать понимать, как локальные взаимодействия клеток приводят к формированию целых тканей и организмов», — пояснил соавтор исследования, доцент MIT Мин Го.

Учёные надеются, что в будущем этот метод можно будет применять для прогнозирования развития более сложных организмов, например, рыбок данио или мышей, а также для выявления ранних паттернов, связанных с заболеваниями вроде астмы или рака.

ИИ: Это впечатляющий шаг в сторону цифровых двойников биологических процессов. Если метод удастся масштабировать на ткани человека, это может кардинально изменить раннюю диагностику и скрининг лекарств, хотя главным препятствием, как отмечают авторы, остаётся нехватка данных столь же высокого качества.