Eine menschliche Zelle ist eine Rube-Goldberg-Maschine wie keine andere, voller biologischer Kettenreaktionen, die über Leben und Tod entscheiden. Das Verständnis dieser heiklen Zusammenhänge und der Artwork und Weise, wie sie bei Krankheiten schiefgehen, ist eine der zentralen Faszinationen der Biologie. Ein einziger Fehler in einem Gen kann das von ihm hergestellte Protein in die falsche Kind bringen. Ein deformiertes Protein kann seine Aufgabe nicht erfüllen. Und aus Mangel an diesem Protein könnte der Organismus – Sie – anfangen, auseinanderzufallen.
Zellen sind jedoch so komplex, dass es schwierig ist, ein Gefühl dafür zu bekommen, wie sich der Ausfall eines Proteins im System ausbreitet. Graham Johnson, ein Computerbiologe und wissenschaftlicher Illustrator am Allen Institute for Cell Science, erinnert sich, wie er vor mehr als 15 Jahren an einem Mittagstisch über ein Computermodell einer Zelle phantasierte, das so detailliert und vollständig warfare, dass Wissenschaftler solche Prozesse beobachten konnten. Damals hätten „alle nur gelacht“, sagt er. „Es warfare einfach zu unrealistisch.“
Doch nun nutzen einige Forscher KI, um neue Schritte in Richtung des Ziels einer „virtuellen Zelle“ zu gehen. Googles DeepMind ist an einem solchen Projekt arbeitenund die Chan Zuckerberg Initiative (CZI) hat virtuelle Zellen zu einem Schwerpunkt ihres Biohub-Forschungsnetzwerks gemacht, sagt Theo Karaletsos, Senior Director of AI bei CZI. Es gibt sogar ein neuer Preiseingerichtet vom Arc Institute, für Modelle im virtuellen Zellenstil. Ziel all dieser Bemühungen ist es, die Funktionsweise sowohl gesunder als auch kranker Zellen so detailliert vorherzusagen, dass die Entwicklung von Medikamenten und wissenschaftliche Entdeckungen beschleunigt werden können. Manche meinen, virtuelle Zellen könnten sogar die Grundlagenforschung rationalisieren und Biologen vom Labortisch an die Tastatur versetzen.
Was ist überhaupt eine virtuelle Zelle?
Die genaue Definition einer virtuellen Zelle variiert je nachdem, mit wem Sie sprechen. Einige Wissenschaftler wie Johnson hoffen, dass eine virtuelle Zelle eine visuelle Darstellung enthält, durch die man klicken und sie erkunden kann. Andere betrachten es in erster Linie als eine Reihe von Computerprogrammen, die Fragen beantworten und Vorhersagen darüber treffen können, was wahrscheinlich passieren wird. Doch das Konzept ist keine neue Idee. Seit Jahrzehnten erstellen Biologen mathematische Modelle zellulärer Prozesse. Um sie herzustellen, greifen Forscher auf Daten aus Experimenten mit echten Zellen zurück und stellen Gleichungen auf, die beschreiben, was vor sich geht.
Es gibt heute mehr Daten über die menschliche Zelle als je zuvor, auch dank der Technologie, die es Wissenschaftlern ermöglicht, die Aktivitäten einzelner Zellen auszuspionieren. Aber Gleichungen für jeden Prozess zu finden und sie alle zusammenzustellen, ist eine gewaltige Aufgabe. „Die alte Vorgehensweise“ – additionally manuell – „hatte, würde ich sagen, nur sehr begrenzten Erfolg“, sagt Stephen Quake, Professor an der Stanford College und ehemaliger Leiter der Wissenschaftsabteilung am CZI. Letztes Jahr haben er und andere Forscher hat einen Aufsatz veröffentlicht Darlegung einer Imaginative and prescient für einen anderen Ansatz, der Daten über Zellen direkt an spezialisierte KIs weiterleitet. „Man erstellt Modelle, die direkt aus Daten lernen, anstatt zu versuchen, Gleichungen aufzuschreiben“, sagt er.
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Quake und seine Kollegen hatten einige interessante frühe Ergebnisse. Sie verwendeten Daten von Zellen von 12 verschiedenen Arten, um eine KI zu trainieren. Die KI warfare dann in der Lage, genaue Vorhersagen über die Zellen von Arten zu treffen, die sie noch nie zuvor gesehen hatte, sagt Quake. Es warfare auch in der Lage, die Beziehungen zwischen verschiedenen Zelltypen einer einzelnen Spezies abzuleiten, obwohl keine Informationen über diese Zusammenhänge erhalten wurden. „Das ist es, was mich persönlich an diesem Ansatz so begeistert hat“, sagt Quake.
Ein anderes Forscherteam, darunter einige von Google DeepMind, ist es Erkundung der Nutzung von KI zur Erstellung virtueller Zellen. Sie haben KIs anhand großer Datenmengen an Informationen über Zellen trainiert, sodass Benutzer Fragen stellen können wie: „Wie wird diese Zelle auf dieses Medikament reagieren?“ und dann Antworten darüber erhalten, welche Teile der Zelle wahrscheinlich betroffen sind.
Dies sind nur einige der Ansätze, die Wissenschaftler zur Schaffung virtueller Zellen verfolgen. Es ist wahrscheinlich, dass es irgendwann viele verschiedene Arten virtueller Zellen geben wird, die für verschiedene Arten von Forschern konzipiert sind. Die virtuelle Zelle, die beispielsweise ein Krebsbiologe verwendet, kann sich von der virtuellen Zelle unterscheiden, die ein Zellbiologe verwendet, um Fragen zur Entwicklung einer bestimmten Struktur zu beantworten. Und es ist möglich, dass sie sowohl traditionelle Modellierungsansätze als auch KI verwenden.
Was uns virtuelle Zellen ermöglichen könnten
Virtuelle Zellen könnten die Entdeckung neuer Medikamente schneller und einfacher machen. Sie könnten auch Aufschluss darüber geben, wie Krebszellen dem Immunsystem entkommen oder wie ein einzelner Affected person auf eine bestimmte Therapie reagieren könnte. Sie könnten Grundlagenforschern sogar dabei helfen, Hypothesen über die Funktionsweise von Zellen zu entwickeln, die sie zu Experimenten mit echten Zellen führen können. „Das übergeordnete Ziel hier“, sagt Quake, „besteht darin, die Zellbiologie von einem Bereich, der zu 90 % experimentell und zu 10 % rechnerisch ist, in das Gegenteil umzuwandeln.“
Einige Wissenschaftler fragen sich, wie nützlich Vorhersagen der KI sein werden, wenn die KI keine Erklärung dafür liefern kann. „Die KI-Modelle sind normalerweise eine Blackbox“, sagt Erick Armingol, Systembiologe und Postdoktorand am Wellcome Sanger Institute im Vereinigten Königreich. Mit anderen Worten: Sie geben Ihnen eine Antwort, können Ihnen aber nicht sagen, warum sie Ihnen diese Antwort gegeben haben.
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„Persönlich bin ich in diesem Bereich gelandet, weil ich den gesamten menschlichen Körper simulieren wollte und wie die Zellen miteinander verbunden sind und interagieren. Das ist additionally der Traum“, sagt er. Black-Field-Antworten können bei der Steuerung der Arzneimittelentwicklung hilfreich sein, für Grundlagenforscher sind sie jedoch möglicherweise nicht so nützlich – zumindest nicht in der Artwork und Weise, wie viele KIs derzeit aufgebaut sind. (Karaletsos vom CZI sagt, dass einige ihrer KIs darauf ausgelegt sind, Erklärungen für ihre Argumentation zu liefern. „Wir wollen verstehen, nicht nur vorhersagen“, sagt er.)
Johnson, der Autor eines Papier im Jahr 2023 über die Bedeutung des Aufbaus virtueller Zellen und hofft, dass alles, was Wissenschaftler letztendlich bauen, visualisiert werden kann. Sein Splendid sei „eine visuelle, interaktive, intuitive Model von etwas Kompliziertem“, sagt er. „Ich denke, KI ist absolut entscheidend, um all dies zu ermöglichen. Ich bin einfach nicht an Black-Field-Vorhersagen als primärem Ergebnis interessiert.“
Unabhängig davon, wie sie aufgebaut sind, kann es eine Weile dauern, bis virtuelle Zellen in irgendeiner Kind betriebsbereit sind. „Das wird nächstes Jahr nicht passieren“, sagt Quake. „Ich denke, es wird ein ganzes Jahrzehnt dauern, bis das Potenzial ausgeschöpft ist.“
Aber seit diesem Mittagsgespräch vor langer Zeit, sagt Johnson, haben Fortschritte in der Zellbiologie und in der Informatik die Aussichten, eines Tages eine virtuelle Zelle zu haben, grundlegend verändert. „Ich fühle mich nicht länger wie ein Verrückter, der nur darüber schimpft“, sagt er. „Es fühlt sich jetzt plausibel an.“
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