Científicos del Instituto de Ciencias Industriales de la Universidad de Tokio han diseñado un algoritmo de aprendizaje automático para predecir el tamaño de una célula individual a medida que crece y se divide. Mediante el uso de una red neuronal artificial que no impone los supuestos comúnmente empleados en biología, elLa computadora pudo hacer pronósticos más complejos y precisos que antes. Este trabajo puede ayudar a avanzar en el campo de la biología cuantitativa, así como a mejorar la producción industrial de medicamentos o productos fermentados.
Como en todas las ciencias naturales, la biología ha desarrollado modelos matemáticos para ayudar a ajustar los datos y hacer predicciones sobre el futuro. Sin embargo, debido a las complejidades inherentes de los sistemas vivos, muchas de estas ecuaciones se basan en supuestos simplificadores que no siempre reflejanlos procesos biológicos subyacentes reales. Ahora, investigadores del Instituto de Ciencias Industriales de la Universidad de Tokio han implementado un algoritmo de aprendizaje automático que puede usar el tamaño medido de celdas individuales a lo largo del tiempo para predecir su tamaño futuro. Debido a que la computadora reconoce automáticamente patrones en los datos, no está restringido como los métodos convencionales.
"En biología, los modelos simples a menudo se utilizan en función de su capacidad para reproducir los datos medidos", dice el primer autor Atsushi Kamimura. "Sin embargo, los modelos pueden no captar lo que realmente está sucediendo debido a las ideas preconcebidas de los humanos".
Los datos para este último estudio se obtuvieron de una bacteria Escherichia coli o una célula de levadura de Schizosaccharomyces pombe mantenida en un canal de microfluidos a varias temperaturas. La gráfica de tamaño a lo largo del tiempo parecía un "diente de sierra" ya que el crecimiento exponencial se interrumpió por la divisiónLos biólogos humanos suelen utilizar un modelo "dimensionador", basado en el tamaño absoluto de la célula, o modelo "sumador", basado en el aumento de tamaño desde el nacimiento, para predecir cuándo ocurrirán las divisiones. El algoritmo informático encontró apoyo para laprincipio de "sumador", pero como parte de una red compleja de reacciones bioquímicas y señalización.
"Nuestra red neuronal de aprendizaje profundo puede separar efectivamente los factores deterministas dependientes de la historia del ruido en los datos dados", dice el autor principal Tetsuya Kobayashi.
Este método puede extenderse a muchos otros aspectos de la biología además de predecir el tamaño de las células. En el futuro, las ciencias de la vida pueden estar impulsadas más por inteligencia artificial objetiva que por modelos humanos. Esto puede conducir a un control más eficiente de los microorganismos que usamos para fermentar productos.y producir drogas.
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Materiales proporcionado por Instituto de Ciencias Industriales, Universidad de Tokio . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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