APOLLO: Раскрытие тайн клеточного кода
Исследователи из Института Броуда при Массачусетском технологическом институте и Гарварде, а также Швейцарская высшая техническая школа Цюриха в сотрудничестве с Институтом Пауля Шеррера представили APOLLO – инновационный фреймворк на основе искусственного интеллекта для интерпретации сложных многослойных клеточных данных. Решение позволяет ученым четко различать биологические сигналы, общие для различных методов измерения, от тех, которые являются уникальными для конкретных анализов, повышая точность исследований заболеваний и планирования экспериментов.
В современной клеточной биологии мультимодальные подходы являются критически важными для комплексного анализа клеточного состояния. Такие методы, как транскриптомика (анализ экспрессии генов), исследование доступности хроматина, количественное определение белков или клеточная визуализация, отражают различные аспекты функционирования клетки. Однако интеграция этих потоков данных остается сложной задачей: традиционные модели машинного обучения часто объединяют их в единое латентное пространство, что затрудняет определение источника конкретного сигнала.
APOLLO преодолевает эту проблему, структурируя данные в общие и специфичные для модальности латентные пространства. Подобно диаграмме Венна, система кодирует пересекающуюся между различными модальностями информацию в общем пространстве, в то время как уникальные характеристики каждого типа данных хранятся отдельно. Такая архитектура обеспечивает прослеживаемость происхождения сигналов и позволяет выполнять более детальный анализ.
В основе APOLLO лежит усовершенствованный мультимодальный автоэнкодер с двухэтапной процедурой оптимизации. На первом этапе декодеры обучаются восстанавливать входные данные из латентных пространств, что гарантирует стабильное извлечение признаков для каждой модальности. На втором этапе энкодеры согласовываются между собой для четкого отделения общих и уникальных сигналов. После обучения модель способна анализировать новые наборы данных и автоматически определять, какие характеристики являются кросс-модальными, а какие – специфическими.
Проверка на синтетических наборах данных подтвердила способность APOLLO точно восстанавливать заранее определенные сигналы. В реальных задачах, в частности при работе с парными одноклеточными данными, метод продемонстрировал высокую эффективность интеграции.
С практической точки зрения APOLLO позволяет установить, какой именно метод измерения отвечает за выявление определенного биомаркера, например маркеров повреждения ДНК в раковых клетках. Это помогает клиническим исследователям выбирать оптимальные инструменты для мониторинга течения болезни или оценки эффективности терапии. Кроме того, система поддерживает принятие решений о том, какие параметры целесообразно измерять непосредственно, а какие можно надежно предсказать вычислительно, что снижает затраты при мультимодальном профилировании.
Дополнением к подобным передовым фреймворкам являются специализированные инструменты искусственного интеллекта для ранней диагностики, в частности система компьютерной диагностики рака молочной железы на базе искусственного интеллекта от QuData. Это решение использует глубокое обучение для автоматического анализа и классификации маммографических снимков в соответствии с системой BI-RADS, выделяя подозрительные поражения с помощью ограничительных рамок (bounding boxes). Модель повышает точность диагностики, уменьшает количество пропущенных диагнозов и ложноположительных результатов, а также помогает радиологам в более раннем и последовательном выявлении рака молочной железы.
Помимо онкологии, APOLLO имеет потенциал применения в исследовании нейродегенеративных заболеваний, в частности болезни Альцгеймера, метаболических расстройств, таких как диабет, и других патологий, связанных с многоуровневой регуляцией клеточных процессов. Анализируя взаимодействие различных клеточных компонентов, система способствует формированию целостного, системного понимания механизмов развития болезней.
В дальнейших исследованиях планируется повысить интерпретируемость модели, расширить ее применение к непарным наборам данных (в частности, с использованием механизмов согласования распределений) и масштабировать решение для работы с большими биобанками в сфере прецизионной медицины.