Специалисты Массачусетского технологического института создали искусственный интеллект, который с высокой точностью предсказывает динамические изменения в клеточной структуре эмбриона плодовой мушки (Drosophila melanogaster) в период гаструляции. В исследовании, опубликованном в журнале Nature Methods, представлен алгоритм Multicell-Fold, способный прогнозировать перемещение, деление и реструктуризацию примерно 5000 клеток в течение первого часа развития эмбриона.
Алгоритм был обучен на видеозаписях с высоким разрешением, где были идентифицированы границы и ядра клеток. Инновационность подхода заключается в использовании «двойного графа», который одновременно представляет эмбрион как динамическую систему точек в пространстве и как совокупность взаимодействующих ячеек. Это позволяет учитывать геометрические характеристики клеток, такие как положение ядер и контакты с соседними клетками. В итоге алгоритм с точностью около 90% предсказывает, будет ли клетка подвергаться складыванию, делению или сохранению контакта с соседней клеткой, а также временные интервалы этих процессов.
Соавтор исследования, доцент Массачусетского технологического института Мин Го, подчеркнул, что точное моделирование этого раннего этапа развития помогает лучше понять механизмы, через которые локальные клеточные взаимодействия формируют ткани и организмы.
Исследователи считают, что в будущем этот метод можно будет адаптировать для прогнозирования развития более сложных биологических систем, таких как эмбрионы рыбок данио или мышей, а также для ранней диагностики заболеваний, включая астму и рак.
Создание цифровых моделей биологических процессов может значительно изменить подходы к ранней диагностике и тестированию лекарств. Однако ключевым препятствием остаётся недостаток высококачественных данных для обучения и проверки моделей.