Ludzkie ciało składa się z około 75 miliardów komórek. Jednak jakie funkcje pełni każda z nich i w jakim stopniu zdrowe komórki różnią się od tych, które zostały dotknięte chorobą? Aby znaleźć odpowiedzi na te pytania, naukowcy muszą analizować ogromne ilości danych. W tym celu coraz częściej wykorzystywane są metody uczenia maszynowego. Badacze z Politechniki Monachijskiej (Technical University of Munich, TUM) oraz Helmholtz Munich właśnie opublikowali wyniki swoich eksperymentów dotyczących wykorzystania uczenia samonadzorowanego jako obiecującego narzędzia do analizy ponad 20 milionów komórek.
Nowoczesna technologia analizy pojedynczej komórki
Postęp w technologii analizy pojedynczych komórek w ostatnich latach pozwolił naukowcom na badanie tkanek na poziomie komórkowym. Takie podejście umożliwia dokładne określenie funkcji poszczególnych typów komórek. Dzięki temu mogą oni porównywać komórki zdrowe z tymi zmienionymi przez różne czynniki, takie jak palenie tytoniu, rak płuc czy infekcje wirusem SARS-CoV-2 wywołującym COVID-19. Zrozumienie, w jaki sposób te czynniki wpływają na struktury pojedynczych komórek, może dostarczyć kluczowych informacji na temat mechanizmów chorób i potencjalnych terapii.
Jednakże wraz z postępem technologii analitycznych wzrasta także ilość danych do przetworzenia. Tradycyjne metody analizy są czasochłonne i często ograniczone w wydajności. Aby przyspieszyć proces i wyciągać wnioski z istniejących już zbiorów danych, naukowcy coraz częściej sięgają po algorytmy uczenia maszynowego, które umożliwiają odkrywanie ukrytych wzorców oraz przenoszenie wyników analiz na inne dziedziny naukowe.
Uczenie samonadzorowane: rewolucyjny krok w analizie danych
Fabian Theis, kierownik Katedry Modelowania Matematycznego Systemów Biologicznych w TUM, wraz ze swoim zespołem sprawdził, czy uczenie samonadzorowane może być bardziej efektywne niż tradycyjne metody w analizie dużych zbiorów danych. Wyniki badań zostały opublikowane w prestiżowym czasopiśmie Nature Machine Intelligence. Uczenie samonadzorowane różni się od tradycyjnych metod tym, że nie wymaga wcześniej klasyfikowanych danych, co oznacza, że nie trzeba przydzielać danych do wcześniej zdefiniowanych grup. Dzięki temu można efektywnie wykorzystać ogromne ilości nieoznakowanych danych, które stanowią zdecydowaną większość w takich badaniach.
Metody uczenia samonadzorowanego opierają się na dwóch technikach: maskowaniu (masked learning) oraz uczeniu kontrastowemu (contrastive learning). W przypadku metody maskowania część danych wejściowych jest celowo ukrywana, a model uczony jest odtwarzania brakujących elementów. Z kolei uczenie kontrastowe polega na nauce rozróżniania danych podobnych i odmiennych, co pozwala na jeszcze głębszą analizę struktur danych.
W eksperymentach zbadano ponad 20 milionów indywidualnych komórek, porównując wyniki uzyskane za pomocą uczenia samonadzorowanego z rezultatami tradycyjnych metod uczenia. Zadania, na których się skoncentrowano, obejmowały między innymi przewidywanie typów komórek oraz rekonstrukcję ekspresji genów, co ma kluczowe znaczenie w badaniach nad genomiką.
Przyszłość: tworzenie wirtualnych modeli komórkowych
Badania jednoznacznie pokazują, że uczenie samonadzorowane przynosi znaczącą poprawę wydajności szczególnie w tzw. zadaniach transferowych. Są to analizy, które bazują na mniejszych zbiorach danych, ale korzystają z wiedzy zdobytej na podstawie większych zestawów. W dodatku, wyniki uzyskane w zadaniach predykcyjnych typu „zero-shot” – czyli tych, które wykonuje się bez wcześniejszego treningu modelu – są równie obiecujące. Porównanie technik maskowania i uczenia kontrastowego wskazało, że metoda maskowania jest najlepiej dopasowana do analiz dużych zbiorów danych dotyczących pojedynczych komórek.
W oparciu o uzyskane dane prowadzone są również prace nad rozwojem tzw. wirtualnych komórek – zaawansowanych modeli komputerowych, które odzwierciedlają różnorodność komórek w różnych zestawach danych. Tego rodzaju modele mogą zrewolucjonizować badania nad zmianami komórkowymi spowodowanymi chorobami, takimi jak nowotwory czy infekcje wirusowe. Wyniki badań stanowią podstawę do dalszej optymalizacji procesów uczenia maszynowego oraz efektywniejszego projektowania modeli komórkowych.
Efektywne łączenie nauki o komórkach z nowoczesnymi technologiami maszynowymi otwiera nowe ścieżki w diagnostyce, terapii i badaniach nad chorobami. Wraz z rozwojem tej dziedziny naukowcy zyskują potężne narzędzie umożliwiające lepsze zrozumienie funkcjonowania ludzkiego organizmu na poziomie fundamentalnym – poziomie pojedynczych komórek.