ИИ распознаёт темп и стадии эмбрионального развития
Эмбрионы животных проходят через ряд характерных стадий развития на пути от оплодотворённой яйцеклетки до функционального организма. Этот биологический процесс в значительной степени контролируется генетически и следует схожей схеме у разных видов.
Однако существуют различия в деталях — как между видами, так и между эмбрионами одного вида. Например, может варьироваться темп прохождения отдельных стадий. Такие вариации считаются важным драйвером эволюции, так как могут приводить к новым признакам, способствуя адаптациям и биоразнообразию.
Изучение эмбрионального развития животных важно для понимания эволюционных механизмов. Но как объективно и эффективно фиксировать различия, например, в сроках наступления стадий? Исследователи из Констанцского университета под руководством системного биолога Патрика Мюллера разрабатывают и используют методы на основе искусственного интеллекта (ИИ).
В своей статье в Nature Methods они описывают новый подход, который автоматически фиксирует темп процессов развития и распознаёт характерные стадии без участия человека — стандартизированно и через видовые границы.
Каждый эмбрион немного отличается
Современные знания об эмбриогенезе и отдельных стадиях развития основаны на исследованиях, в которых эмбрионы разного возраста наблюдали под микроскопом и подробно описывали. Благодаря этой кропотливой ручной работе для многих видов существуют справочники с идеализированными изображениями стадий.
«Однако под микроскопом эмбрионы часто выглядят не совсем так, как на схематических рисунках. А переходы между стадиями не резкие, а более плавные», — объясняет Мюллер. Вручную отнести эмбрион к той или иной стадии нетривиально даже для экспертов и несколько субъективно.
Затрудняет задачу и то, что развитие не всегда следует ожидаемому графику. «На время эмбрионального развития могут влиять различные факторы, например, температура», — поясняет Мюллер. Разработанный им и коллегами метод с поддержкой ИИ — значительный шаг вперёд.
В качестве первого примера применения исследователи обучили свою Twin Network на более чем 3 миллионах изображений нормально развивающихся эмбрионов рыбки данио-рерио. Затем они использовали полученную модель ИИ для автоматического определения возраста развития других эмбрионов данио.
Объективно, точно и обобщаемо
Исследователи показали, что ИИ способен выявлять ключевые этапы эмбриогенеза данио и обнаруживать отдельные стадии развития полностью автоматически. В своём исследовании они использовали систему ИИ для сравнения стадии развития эмбрионов и описания температурной зависимости эмбрионального развития у данио.
Хотя ИИ обучался на изображениях нормально развивающихся эмбрионов, он также смог выявлять пороки развития, которые могут возникать спонтанно у определённого процента эмбрионов или быть вызваны, например, токсинами окружающей среды.
На последнем этапе исследователи перенесли метод на другие виды: колюшку и эволюционно далёкого от данио червя Caenorhabditis elegans. «При наличии необходимого изображения наш метод на основе Twin Network можно использовать для анализа эмбрионального развития различных видов животных во времени и по стадиям. Даже если сравнительных данных для вида нет, наша система работает объективно и стандартизированно», — объясняет Мюллер. Метод обладает большим потенциалом для изучения развития и эволюции ранее не охарактеризованных видов животных.