Gelişimin en erken evrelerinde dokular ve organlar, binlerce hücrenin yer değiştirmesi, bölünmesi ve yeniden düzenlenmesiyle oluşuyor.
Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nden (MIT) bir mühendislik ekibi, bu karmaşık süreci çözmek için geliştirdiği derin öğrenme modeliyle hücre hücre gelişimi yüksek doğrulukla tahmin etmeyi başardı.
Nature Methods dergisinde yayımlanan çalışmada, araştırmacılar meyve sineği embriyolarının gelişimini temel aldı.
Yaklaşık 5 bin hücreden oluşan embriyoların yüksek çözünürlüklü videoları kullanılarak eğitilen model, her bir hücrenin dakikalar içinde nasıl katlanacağını, bölüneceğini ya da komşu hücrelerle ilişkisini nasıl değiştireceğini öngörebiliyor.
YÜZDE 90 DOĞRULUKLA DAKİKA DAKİKA TAHMİN
Araştırmaya göre model, embriyonun ilk bir saatlik gelişim sürecinde, hücrelerin davranışlarını yaklaşık yüzde 90 doğrulukla tahmin etti.
Hücrelerin ne zaman bölüneceği, ne zaman komşularından ayrılacağı ya da doku içinde nasıl hareket edeceği, zaman bilgisiyle birlikte öngörülebiliyor.
MIT Makine Mühendisliği Doçenti Ming Guo, bu erken dönemin gastrulasyon olarak adlandırıldığını belirterek, şöyle dedi:
''Bu aşamada hücreler dakikalar ölçeğinde yeniden düzenleniyor. Bu süreci doğru modellemek, yerel hücre etkileşimlerinin tüm doku ve organizmayı nasıl şekillendirdiğini anlamamıza yardımcı oluyor.''
HASTALIKLARIN ERKEN İZLERİ GÖRÜLEBİLİR
Araştırmacılar, geliştirilen yöntemin yalnızca meyve sinekleriyle sınırlı kalmayacağını belirtiyor.
Modelin ilerleyen aşamalarda zebra balığı ve fare gibi türlere de uygulanması planlanıyor. Böylece farklı canlılar arasında ortak gelişim kalıpları tespit edilebilecek.
Ekip ayrıca yöntemin, astım ve kanser gibi hastalıkların erken evrelerini belirlemede de kullanılabileceğini öngörüyor.
Hastalığa yatkın dokuların, henüz klinik belirtiler ortaya çıkmadan önce hücresel düzeyde farklı dinamikler sergilediği düşünülüyor.
Çalışmanın ortak yazarı Haiqian Yang, modelin bu ince hücre davranışlarını yakalayabildiğini belirterek, yöntemin gelecekte tanı ve ilaç geliştirme süreçlerine katkı sunabileceğini ifade etti.
Hücrelerin geleceğini önceden görebilen bu yapay zekâ modeli, biyoloji ve tıp alanında yeni bir dönemin kapısını aralayabilecek nitelikte görülüyor.