Արհեստական բանականությունը սովորում է հայտնաբերել հիվանդությունները բջջային մակարդակում․ bioRxiv
«Chan Zuckerberg Initiative» (CZI) հետազոտական կազմակերպությունը մշակել է արհեստական բանականության նոր՝ GREmLN մոդել, որն իրականացվում է հիվանդությունների զարգացմանը հանգեցնող բջջային գործընթացների խորացված ուսումնասիրության համար։ Աշխատանքի արդյունքները հրապարակվել են «bioRxiv» նախահրապարակումների հարթակում։
Մոդելը նախատեսված է քաղցկեղի, նեյրոդեգեներատիվ խանգարումների և այլ պաթոլոգիաների զարգացման հետ կապված մեխանիզմները հայտնաբերելու համար։ Ի տարբերություն տվյալների մեծ զանգվածների վերլուծության ավանդական մեթոդների՝ GREmLN-ն ինքնուրույն է մոդելավորում գեների միջև փոխազդեցության ցանցերը, ինչը թույլ է տալիս որոշել բջիջների աշխատանքի փոփոխությունները հիվանդության վաղ փուլերում և բացահայտել թերապիայի պոտենցիալ թիրախները։
GREmLN-ի ուսուցման համար օգտագործվել են CellxGene հարթակի տվյալները։ Այն առցանց ռեսուրս է, որտեղ պահվում են միայնակ բջիջների հետազոտությունների համար նախատեսված հարյուրավոր հանրությանը հասանելի տվյալներ։ Հարթակը տեղեկություններ է պարունակում ուղեղի, թոքերի, երիկամների, արյան և այլ օրգանների 93 միլիոն եզակի բջիջների մասին։
Հարթակը ներառում է նաև այլ մոդելներ, օրինակ՝ TranscriptFormer-ը, որը միավորում է կենդանի օրգանիզմների տարբեր տեսակների գենետիկական տվյալներ՝ բջիջների աշխատանքն ավելի մանրամասն ուսումնասիրելու համար։ Բոլոր գործիքները բաց են հետազոտողների համար և կարող են օգտագործվել վաղ ախտորոշման մեթոդներ մշակելու, դեղամիջոցների նկատմամբ բջիջների արձագանքը կանխատեսելու և բուժման անհատական սխեմաներ ստեղծելու համար։
