AI voorspelt celgedrag na genetische ingreep
Hoe reageert een cel als je een gen uitzet of een stof toevoegt? Tot nu toe moest je dat in het lab uitproberen. Een nieuw algoritme van Altos Labs kan het nu voorspellen, zonder een experiment.
Biologische processen in een cel zijn zo complex dat zelfs de beste computersimulaties er maar een fractie van kunnen beschrijven. Dat maakt het testen van interventies tijdrovend en duur. Onderzoekers van Altos Labs hebben een machine learning-algoritme ontwikkeld dat genexpressie, de mate waarin genen actief zijn in een cel, kan voorspellen na specifieke ingrepen.
Het systeem werkt als een end-to-end model: je geeft aan welke interventie je wilt simuleren, en het algoritme voorspelt hoe de genactiviteit van de cel verandert. Dat is nuttig voor het testen van hypothesen over veroudering, ziekte en behandeling, zonder dat elke stap in het lab moet worden uitgevoerd. De onderzoekers publiceerden hun bevindingen in een preprint op arXiv.
Waarom dit anders is dan bestaande modellen
Bestaande modellen zoals AlphaFold richten zich op één specifiek biologisch probleem: hoe een eiwit vouwt. Celgedrag na interventies voorspellen is een veel complexere taak. Elke cel heeft duizenden genen die elkaar beïnvloeden via netwerken van signalen. Het nieuwe algoritme van Altos Labs richt zich specifiek op dit causale voorspellingsprobleem.
Het model is getraind op grote hoeveelheden data over hoe cellen reageren op bekende ingrepen. Op basis daarvan generaliseert het naar nieuwe, nog niet geteste situaties. De nauwkeurigheid van dergelijke generalisaties is een kernvraag in dit type onderzoek.
Gevolgen voor longevity-onderzoek
Voor verouderingsonderzoek is dit potentieel waardevol. Veel longevity-interventies werken via veranderingen in genexpressie. Een betrouwbaar voorspelmodel kan helpen om de meest belovende interventies sneller te identificeren, voor ze worden getest in levende organismen. Dat versnelt de cyclus van ontdekking naar validatie. De publicatie is nog een preprint en is niet peer-reviewed. De resultaten moeten worden gerepliceerd voor ze als gevestigd kunnen worden beschouwd.