Чтобы приблизить мечту человека о выращивании новых органов, учёным требуется понять точный механизм того, как эти органы вырастают у живых организмов. С одной стороны, более-менее известна роль ДНК и генетических компонентов организмов на молекулярном уровне. С другой стороны, непонятно, как на основании этой информации клетки выстраиваются до нужного размера, формы и ориентации. Такими исследованиями и занимаются в частном университете Тафтса, США.
"Большинство современных моделей регенерации — это диаграммы и генетические эксперименты, из которых видно, какие гены за что отвечают. Отлично — но из этого никак не следует, какую же результирующую форму примет организм. Непонятно, как просчитать, что получится из этого набора генов — дерево, осьминог или человек«,- говорит профессор биологии и директор центра регенерации и эволюционной биологии Тафтса, Майкл Левин.
«Большинство моделей показывают некоторые необходимые для этого процесса компоненты, но не показывают, что именно и как влияет на форму. Нам нужны алгоритмы и модели построения организма, которым можно было бы точно следовать и которые бы не были непонятными или двусмысленными. Делаешь по рецепту, и получаешь нужную форму».
Левин в соавторстве с Дэниелем Лобо разработали компьютерный алгоритм, который, используя эволюционные вычисления, строит генетические регуляторные сети. Эти сети, постепенно эволюционируя, учатся предсказывать результаты экспериментов, которые были проведены в реальных лабораториях.
Регуляторные генетические сети в клетках представляют собой наборы различных сегментов ДНК, которые взаимодействуют друг с другом опосредованно, и отвечают за генерацию определённых белков. Учёные искали регуляторную сеть, которая бы, будучи исполненной в каждой клетке виртуального червя, привела к тем же результатам, что и лабораторные эксперименты.
Обучаясь на результатах исследований, алгоритм, в конце концов, научился правильно предсказывать результаты лабораторных экспериментов и выдал модель работы регуляторных сетей. В результате, говорит Левин, была получена единственная существующая на сегодня механистическая модель, которая объясняет, как именно генетический код превращается в живого червя.
«Одним из удивительных открытий стало то, что найденная алгоритмом модель не получилась сложной, запутанной и недоступной для понимания человеком. Напротив, это довольно простая модель, которую легко можно понять,- говорит Левин. — Всё это демонстрирует тот факт, что ИИ может помогать во всех областях науки — не только в обработке больших объёмов данных, но и в поисках значения этих данных».
1 763
