Forscher am Vagelos College of Physicians and Surgeons der Columbia University haben eine neue Methode der künstlichen Intelligenz entwickelt, die in der Lage ist, die Genaktivität in jeder menschlichen Zelle genau vorherzusagen. Dieser Durchbruch, veröffentlicht in Nature, könnte das Verständnis von Krankheiten wie Krebs und genetischen Störungen erheblich verbessern.
Raul Rabadan, Professor für Systembiologie und Hauptautor der Studie, betonte das Potenzial prädiktiver Rechenmodelle zur schnellen und genauen Aufdeckung biologischer Prozesse. Traditionelle biologische Forschung beschreibt in der Regel Zellfunktionen, fehlt jedoch die prädiktive Fähigkeit in Bezug auf die Reaktionen von Zellen auf Veränderungen, wie Mutationen, die Krebs verursachen.
Die Studie verwendete Genexpressionsdaten von über 1,3 Millionen menschlichen Zellen, was dem KI-System ermöglichte, die Genexpression in zuvor nicht untersuchten Zelltypen vorherzusagen, was eng mit experimentellen Ergebnissen übereinstimmte. Die Fähigkeiten der KI wurden weiter demonstriert, als sie Mechanismen hinter einer erblichen Form von pädiatrischer Leukämie identifizierte und vorhersagte, wie Mutationen Transkriptionsfaktoren beeinflussen, die für das Schicksal leukämischer Zellen entscheidend sind.
Darüber hinaus eröffnet die Forschung Möglichkeiten zur Untersuchung der 'dunklen Materie' des Genoms - Regionen, die keine Proteine kodieren, aber bedeutende Mutationen enthalten können. Rabadans Team untersucht verschiedene Krebsarten, um regulatorische Mechanismen zu verstehen und deren Implikationen für die Entwicklung neuer Behandlungen zu ermitteln.
Dieser innovative Ansatz markiert einen Wandel hin zu einer prädiktiven Wissenschaft in der Biologie, die potenziell Forschungsansätze und therapeutische Strategien transformieren könnte.