|
ИИ распознает темп и стадии эмбрионального развития
|
|
|
|
Эмбрионы животных проходят ряд характерных стадий развития на пути от оплодотворенной яйцеклетки до функционального организма. Этот биологический процесс в значительной степени контролируется генетически и имеет схожую картину у разных видов животных. Тем не менее, существуют различия в деталях — между отдельными видами и даже между эмбрионами одного и того же вида. Например, темп прохождения отдельных эмбриональных стадий может варьироваться. Такие вариации эмбрионального развития считаются важной движущей силой эволюции, поскольку они могут привести к появлению новых характеристик, способствуя тем самым эволюционной адаптации и биоразнообразию. Поэтому изучение эмбрионального развития животных имеет большое значение для лучшего понимания механизмов эволюции. Но как можно объективно и эффективно регистрировать различия в эмбриональном развитии, такие как сроки стадий развития? Исследователи из Университета Констанца под руководством системного биолога Патрика Мюллера разрабатывают и используют методы, основанные на искусственном интеллекте (ИИ).
|
|
|
|
В своей нынешней статье в журнале Nature Methods они описывают новый подход, который автоматически фиксирует темп процессов развития и распознает характерные стадии без участия человека — стандартизированный и невзирая на видовые границы. Наши современные знания об эмбриогенезе животных и отдельных стадиях развития основаны на исследованиях, в которых эмбрионы разного возраста наблюдались под микроскопом и подробно описывались. Благодаря этой кропотливой ручной работе сегодня для многих видов животных доступны справочники с идеализированными изображениями отдельных эмбриональных стадий. «Однако эмбрионы под микроскопом часто выглядят не совсем так, как на схематических рисунках. И переходы между отдельными стадиями не резкие, а более постепенные», — объясняет Мюллер. Таким образом, ручное определение эмбриона на различных стадиях развития является непростой задачей даже для экспертов и немного субъективным.
|
|
|
Еще больше усложняет ситуацию то, что эмбриональное развитие не всегда следует ожидаемому графику. «На сроки эмбрионального развития могут влиять различные факторы, например, температура», — объясняет Мюллер. Метод, поддерживаемый искусственным интеллектом, который он и его коллеги разработали, является существенным шагом вперед. В качестве первого примера применения исследователи обучили свою сеть Twin Network более чем 3 миллионам изображений эмбрионов рыбок данио, которые развивались нормально. Затем они использовали полученную модель искусственного интеллекта для автоматического определения возраста развития других эмбрионов рыбок данио. Исследователям удалось продемонстрировать, что ИИ способен определять ключевые этапы эмбриогенеза рыбок данио и определять отдельные стадии развития полностью автоматически и без участия человека. В своем исследовании ученые использовали систему искусственного интеллекта для сравнения стадий развития эмбрионов и описания температурной зависимости эмбрионального развития рыбок данио.
|
|
|
|
Хотя ИИ обучался на изображениях нормально развивающихся эмбрионов, он также смог выявить пороки развития, которые могут возникать спонтанно у определенного процента эмбрионов или могут быть вызваны токсинами окружающей среды. На последнем этапе исследователи перенесли этот метод на другие виды животных, такие как колюшки или червь Caenorhabditis elegans, который эволюционно весьма далек от рыбок данио. «Как только будет доступен необходимый материал изображений, наш метод на основе Twin Network можно будет использовать для анализа эмбрионального развития различных видов животных с точки зрения времени и стадий. Даже если сравнительных данных по видам животных не существует, наша система работает в режиме объективным, стандартизированным способом», — объясняет Мюллер. Таким образом, этот метод имеет большой потенциал для изучения развития и эволюции ранее не охарактеризованных видов животных.
|
|
|
|
Источник
|
