Mecanismo de regeneración de gusanos planos de ingeniería inversa de inteligencia artificial

Planaria está sorprendido por el progreso en IA / Wikipedia

Por primera vez utilizando inteligencia artificial , los biólogos obtuvieron una solución a un problema con el que habían estado luchando durante más de 100 años. Se obtuvo este modelo, por el cual los gusanos planos planarios crecen una parte del cuerpo perdida. Este no es solo el primer modelo biológico obtenido por inteligencia artificial, sino también, en principio, el primer modelo detallado de este proceso.

Para acercar el sueño de una persona de hacer  crecer nuevos órganos, los científicos necesitan comprender el mecanismo exacto de cómo crecen estos órganos en los organismos vivos. Por un lado, el papel del ADN y los componentes genéticos de los organismos a nivel molecular es más o menos conocido. Por otro lado, no está claro cómo, sobre la base de esta información, las celdas se alinean con el tamaño, la forma y la orientación deseados. Dichos estudios también se llevan a cabo en la Tufts Private University , EE. UU.

"La mayoría de los modelos de regeneración modernos son diagramas y experimentos genéticos que muestran qué genes son responsables de qué. Excelente, pero no sigue cuál será la forma resultante. No está claro cómo calcular qué viene de este conjunto de genes - un árbol, un pulpo o un hombre ", dice Michael Levin, profesor de biología y director del centro de regeneración y biología evolutiva de Tufts.



" La mayoría de los modelos muestran algunos componentes necesarios para este proceso, pero no muestran qué exactamente y cómo afecta la forma. Necesitamos algoritmos y "modelos de construcción de un organismo que podría seguirse con precisión y que no sería incomprensible o ambiguo. Lo haces de acuerdo con la receta y obtienes la forma correcta.

Levin, en colaboración con Daniel Lobo, desarrolló un algoritmo informático que, utilizando cálculos evolutivos, construye redes de regulación genética. Estas redes, que evolucionan gradualmente, aprenden a predecir los resultados de los experimentos que se realizaron en laboratorios reales.

Las redes genéticas reguladoras en las células son conjuntos de diferentes segmentos de ADN que interactúan entre sí de manera indirecta y son responsables de la generación de ciertas proteínas. Los científicos estaban buscando una red reguladora que, si se ejecuta en cada célula de un gusano virtual, conduciría a los mismos resultados que los experimentos de laboratorio.

Aprendiendo de los resultados de la investigación, el algoritmo, al final, aprendió a predecir correctamente los resultados de los experimentos de laboratorio y produjo un modelo para el funcionamiento de las redes reguladoras. Como resultado, dice Levin, se obtuvo el único modelo mecanicista existente que explica cómo el código genético se convierte en un gusano vivo.

“Uno de los descubrimientos sorprendentes fue que el modelo encontrado por el algoritmo no resultó ser complejo, confuso e inaccesible para la comprensión humana. Por el contrario, es un modelo bastante simple que puedes entender fácilmente ", dice Levin. "Todo esto se demuestra por el hecho de que la IA puede ayudar en todas las áreas de la ciencia, no solo en el procesamiento de grandes cantidades de datos, sino también en encontrar el significado de estos datos".

Source: https://habr.com/ru/post/es380333/