Un equipo de científicos del Instituto de Ciencias Industriales de la Universidad de Tokio ha diseñado un nuevo algoritmo de aprendizaje automático que es capaz de predecir el tamaño de una célula individual mientras crece y se divide.
La red neuronal artificial del equipo permite que una computadora haga pronósticos más precisos en comparación con los métodos que se basan únicamente en los supuestos comunes en biología. Según el equipo, los nuevos desarrollos podrían ayudar a avanzar en el campo de la biología cuantitativa y mejorar la producción industrial de medicamentos.
El campo de la biología
El campo de la biología, al igual que todas las ciencias naturales, se basa en modelos matemáticos que hacen predicciones sobre el futuro basadas en datos. Debido a que los sistemas vivos y las formas de vida biológicas son extremadamente complejos, no siempre se puede confiar plenamente en estas ecuaciones. A menudo se basan en suposiciones simplificadoras, que no necesariamente reflejan los verdaderos procesos biológicos.
Debido a esto, el equipo de investigadores recurrió al nuevo algoritmo de aprendizaje automático, que puede usar el tamaño medido de células individuales a lo largo del tiempo para predecir su tamaño futuro. Uno de los principales beneficios del sistema informático es que reconoce automáticamente patrones en los datos, lo que significa que no está restringido como otros métodos convencionales.
Atsushi Kamimura es el primer autor de la trabajo de investigación.
“En biología, a menudo se utilizan modelos simples en función de su capacidad para reproducir los datos medidos”, dice Kamimura. “Sin embargo, los modelos pueden no capturar lo que realmente está sucediendo debido a las ideas preconcebidas de los humanos”.
Recolectando los datos
El estudio se basó en datos recopilados de una bacteria Escherichia coli o una célula de levadura Schizosaccha-romyces pombe, que se mantuvo en un canal de microfluidos con temperaturas variables.
Descubrió que el tamaño de la parcela aparecía como un “diente de sierra” ya que el crecimiento exponencial se interrumpía por eventos de división. Tradicionalmente, los biólogos humanos confían en un modelo de “dimensionamiento”, que se basa en el tamaño absoluto de la célula, o un modelo de “sumador”, que se basa en el aumento de tamaño desde el nacimiento. Usan estos modelos para predecir cuándo ocurrirán las divisiones.
Si bien el programa de computadora demostró que el principio del “sumador” es efectivo, descubrió que formaba parte de un sistema más grande y complejo de reacciones bioquímicas y señalización.
Tetsuya Kobayashi es el autor principal del artículo.
“Nuestra red neuronal de aprendizaje profundo puede separar efectivamente los factores deterministas dependientes de la historia del ruido en los datos dados”, dice Kobayashi.
El equipo dice que este método podría usarse en otras áreas de la biología, no solo para predecir el tamaño de las células. Las ciencias de la vida dependerán cada vez más de la inteligencia artificial en lugar de los modelos humanos, y la IA podrá descubrir formas nuevas y eficientes de controlar los microorganismos, lo que tendrá un gran impacto en la forma en que fermentamos productos y producimos medicamentos.