Os biofísicos usaram um método automatizado para modelar um sistema vivo - a dinâmica de um verme percebendo e escapando da dor. o Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) publicou os resultados, que trabalhou com dados de experimentos no C. elegans lombriga.

"Nosso método é um dos primeiros a usar ferramentas de aprendizado de máquina em dados experimentais para derivar equações interpretáveis ​​de movimento para um sistema vivo, "diz Ilya Nemenman, autor sênior do artigo e professor de física e biologia na Emory University. "Agora temos a prova de princípio de que isso pode ser feito. O próximo passo é ver se podemos aplicar nosso método a um sistema mais complicado."

O modelo faz previsões precisas sobre a dinâmica do comportamento do worm, e essas previsões são biologicamente interpretáveis ​​e foram verificadas experimentalmente.

Colaboradores no papel incluem o primeiro autor Bryan Daniels, um teórico da Arizona State University, e co-autor William Ryu, um experimentalista da Universidade de Toronto.

Os pesquisadores usaram um algoritmo, desenvolvido em 2015 por Daniels e Nemenman, que ensina um computador a pesquisar de forma eficiente as leis que fundamentam os sistemas dinâmicos naturais, incluindo os biológicos complexos. Eles apelidaram o algoritmo de "Sir Isaac, "depois de um dos cientistas mais famosos de todos os tempos - Sir Isaac Newton. Seu objetivo de longo prazo é desenvolver o algoritmo em um" cientista robô, "para automatizar e acelerar o método científico de formação de hipóteses quantitativas, em seguida, testá-los observando dados e experimentos.

Embora as Três Leis do Movimento de Newton possam ser usadas para prever a dinâmica de sistemas mecânicos, os biofísicos desejam desenvolver abordagens dinâmicas preditivas semelhantes que podem ser aplicadas a sistemas vivos.

Para o papel PNAS, eles se concentraram na tomada de decisão envolvida quando C. elegans responde a um estímulo sensorial. Os dados sobre C. elegans foram coletados anteriormente pelo laboratório Ryu, que desenvolve métodos para medir e analisar as respostas comportamentais da lombriga no nível holístico, de gestos motores básicos a programas comportamentais de longo prazo.

C. elegans é um sistema modelo de animal de laboratório bem estabelecido. Maioria C. elegans tem apenas 302 neurônios, poucos músculos e um repertório de movimento limitado. Uma sequência de experimentos envolveu interromper o movimento de avanço do indivíduo C. elegans com um golpe de laser na cabeça. Quando o laser atinge um verme, retira-se, acelerando brevemente para trás e, eventualmente, retornando ao movimento para frente, geralmente em uma direção diferente. Os vermes individuais respondem de maneira diferente. Algum, por exemplo, imediatamente inverter a direção após o estímulo do laser, enquanto outros fazem uma breve pausa antes de responder. Outra variável nos experimentos é a intensidade do laser:os vermes respondem mais rápido a temperaturas mais altas e crescentes.

Os pesquisadores alimentaram a plataforma Sir Isaac com os dados de movimento dos primeiros segundos dos experimentos - antes e logo após o laser atingir um verme e ele inicialmente reagir. A partir desses dados limitados, o algoritmo foi capaz de capturar as respostas médias que corresponderam aos resultados experimentais e também de prever o movimento do worm bem além desses poucos segundos iniciais, generalizando a partir do conhecimento limitado. A previsão deixou apenas 10 por cento da variabilidade no movimento do verme que pode ser atribuída ao estímulo do laser sem explicação. Isso foi duas vezes melhor do que os melhores modelos anteriores, que não foram auxiliados por inferência automatizada.

"Prever a decisão de um verme sobre quando e como se mover em resposta a um estímulo é muito mais complicado do que apenas calcular como uma bola se moverá quando você a chutar, "Nemenman diz." Nosso algoritmo teve que levar em conta as complexidades do processamento sensorial nos vermes, a atividade neural em resposta aos estímulos, seguido pela ativação dos músculos e das forças que os músculos ativados geram. Resumiu tudo isso em uma descrição matemática simples e elegante. "

O modelo derivado por Sir Isaac foi bem compatível com a biologia de C. elegans , fornecer resultados interpretáveis ​​para o processamento sensorial e a resposta motora, sugerindo o potencial da inteligência artificial para auxiliar na descoberta de modelos precisos e interpretáveis ​​de sistemas mais complexos.

"É um grande passo de fazer previsões sobre o comportamento de um verme para o de um humano, "Nemenman diz, "mas esperamos que o worm possa servir como uma espécie de sandbox para testar métodos de inferência automatizada, de forma que Sir Isaac poderia um dia beneficiar diretamente a saúde humana. Grande parte da ciência trata de adivinhar as leis que governam os sistemas naturais e, em seguida, verificar essas suposições por meio de experimentos. Se pudermos descobrir como usar ferramentas modernas de aprendizado de máquina para ajudar na suposição, isso poderia acelerar bastante as descobertas da pesquisa. "