Клетки в развивающемся организме постоянно общаются друг с другом, обмениваясь химическими сигналами, чтобы определить свою судьбу — стать клеткой печени, мозга или чего-то еще. Понять эту сложную переписку долгое время было непросто: считалось, что каждый сигнал работает по-своему в каждом типе клеток, что требовало кропотливого изучения каждого пути в отдельности.
Новый ИИ-инструмент IRIS, разработанный учеными из MIT, ломает этот барьер. Он обнаружил, что каждый сигнальный путь оставляет уникальный «отпечаток» — характерный паттерн активности генов. Важно, что эти отпечатки оказались универсальными для одного и того же пути, независимо от типа клетки. Это означает, что теперь можно реконструировать историю сигналов, полученных клеткой, гораздо быстрее и эффективнее.
IRIS, будучи нейронной сетью, анализирует общую активность генов клетки и предсказывает, какие сигнальные пути были активны в определенные моменты развития. Модель обучена на огромном массиве данных о реакции тысяч эмбриональных стволовых клеток на различные комбинации сигналов. Это позволяет не только глубже понять фундаментальные механизмы клеточной коммуникации, но и получить практический инструмент для управления развитием стволовых клеток в лаборатории.
Ученые уже использовали IRIS для предсказания сигналов, необходимых для развития клеток легких. Эксперименты подтвердили предсказания модели, открывая путь к более надежному созданию лабораторных моделей тканей легких для изучения таких болезней, как астма или рак, и тестирования новых методов лечения.