I biofisici hanno utilizzato un metodo automatizzato per modellare un sistema vivente:la dinamica di un verme che percepisce e sfugge al dolore. Il Atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze (PNAS) pubblicato i risultati, che ha funzionato con i dati degli esperimenti sul C. elegans ascaridi.

"Il nostro metodo è uno dei primi a utilizzare strumenti di apprendimento automatico su dati sperimentali per ricavare semplici, equazioni del moto interpretabili per un sistema vivente, "dice Ilya Nemenman, autore senior dell'articolo e professore di fisica e biologia alla Emory University. "Ora abbiamo una prova di principio che si può fare. Il prossimo passo è vedere se possiamo applicare il nostro metodo a un sistema più complicato".

Il modello effettua previsioni accurate sulla dinamica del comportamento del worm, e queste previsioni sono biologicamente interpretabili e sono state verificate sperimentalmente.

I collaboratori sulla carta includono il primo autore Bryan Daniels, un teorico dell'Arizona State University, e il co-autore William Ryu, uno sperimentatore dell'Università di Toronto.

I ricercatori hanno utilizzato un algoritmo, sviluppato nel 2015 da Daniels e Nemenman, che insegna a un computer come cercare in modo efficiente le leggi che stanno alla base dei sistemi dinamici naturali, compresi quelli biologici complessi. Hanno soprannominato l'algoritmo "Sir Isaac, " dopo uno degli scienziati più famosi di tutti i tempi, Sir Isaac Newton. Il loro obiettivo a lungo termine è sviluppare l'algoritmo in uno "scienziato robot, " per automatizzare e velocizzare il metodo scientifico di formazione di ipotesi quantitative, quindi testarli esaminando dati ed esperimenti.

Mentre le tre leggi del moto di Newton possono essere utilizzate per prevedere la dinamica dei sistemi meccanici, i biofisici vogliono sviluppare approcci dinamici predittivi simili che possono essere applicati ai sistemi viventi.

Per il documento PNAS, si sono concentrati sul processo decisionale coinvolto quando C. elegans risponde a uno stimolo sensoriale. I dati su C. elegans era stato precedentemente raccolto dal laboratorio Ryu, che sviluppa metodi per misurare e analizzare le risposte comportamentali del nematode a livello olistico, dai gesti motori di base ai programmi comportamentali a lungo termine.

C. elegans è un sistema di modelli animali da laboratorio ben consolidato. Maggior parte C. elegans hanno solo 302 neuroni, pochi muscoli e un limitato repertorio di movimenti. Una sequenza di esperimenti implicava l'interruzione del movimento in avanti dell'individuo C. elegans con un raggio laser alla testa. Quando il laser colpisce un verme, si ritira, accelerando brevemente all'indietro e infine tornando al movimento in avanti, di solito in una direzione diversa. I singoli vermi rispondono in modo diverso. Alcuni, ad esempio, invertire immediatamente la direzione su stimolo laser, mentre altri fanno una breve pausa prima di rispondere. Un'altra variabile negli esperimenti è l'intensità del laser:i vermi rispondono più velocemente alle temperature più calde e in rapido aumento.

I ricercatori hanno fornito alla piattaforma Sir Isaac i dati di movimento dei primi secondi degli esperimenti, prima e subito dopo che il laser colpisce un verme e questo inizialmente reagisce. Da questi dati limitati, l'algoritmo è stato in grado di catturare le risposte medie che corrispondevano ai risultati sperimentali e anche di prevedere il movimento del worm ben oltre questi pochi secondi iniziali, generalizzare dalla conoscenza limitata. La previsione ha lasciato inspiegabile solo il 10% della variabilità nel movimento del verme che può essere attribuita allo stimolo laser. Questo era due volte più buono dei migliori modelli precedenti, che non sono stati aiutati dall'inferenza automatizzata.

"Prevedere la decisione di un verme su quando e come muoversi in risposta a uno stimolo è molto più complicato del semplice calcolo di come si muoverà una palla quando la calci, " Dice Nemenman. "Il nostro algoritmo doveva tenere conto delle complessità dell'elaborazione sensoriale nei vermi, l'attività neurale in risposta agli stimoli, seguita dall'attivazione dei muscoli e dalle forze che i muscoli attivati ​​generano. Ha riassunto tutto questo in una semplice ed elegante descrizione matematica."

Il modello derivato da Sir Isaac era ben abbinato alla biologia di C. elegans , fornendo risultati interpretabili sia per l'elaborazione sensoriale che per la risposta motoria, suggerendo il potenziale dell'intelligenza artificiale per aiutare nella scoperta di modelli accurati e interpretabili di sistemi più complessi.

"È un grande passo dal fare previsioni sul comportamento di un verme a quello di un essere umano, "Nemenman dice, "ma speriamo che il worm possa servire come una sorta di sandbox per testare metodi di inferenza automatizzata, tale che Sir Isaac potrebbe un giorno beneficiare direttamente la salute umana. Gran parte della scienza consiste nell'indovinare le leggi che governano i sistemi naturali e quindi verificarle attraverso esperimenti. Se riusciamo a capire come utilizzare i moderni strumenti di apprendimento automatico per aiutare con le ipotesi, che potrebbe accelerare notevolmente le scoperte della ricerca."