Het Chan Zuckerberg Initiative (CZI) heeft een innovatief AI-model ontwikkeld dat wetenschappers in staat stelt om complexe biologische processen, zoals het ontstaan van kanker, beter te doorgronden. Het model, GREmLN (Gene Regulatory Embedding-based Large Neural model), is specifiek ontworpen om te analyseren hoe genen binnen een cel met elkaar communiceren en welke verstoringen hierin kunnen leiden tot ziekten zoals kanker of neurodegeneratieve aandoeningen.
GREmLN is onderdeel van CZI’s bredere ambitie om een reeks ‘biomodellen’ te ontwikkelen die helpen voorspellen hoe cellen functioneren, van moleculen tot complete biologische systemen. Deze modellen moeten onderzoekers in staat stellen om het gedrag van gezonde en zieke cellen in een vroeg stadium te herkennen en te simuleren, met als doel preventie, diagnose en behandeling van ziekten te verbeteren.
Veranderingen in cellulaire netwerken
Waar traditionele AI vaak als een losstaande techniek wordt toegepast, kiest GREmLN voor een biologie-gedreven benadering. “Het model past zich aan aan de logica van de cel, in plaats van andersom. Het biedt een op biologie gebaseerde benadering om AI te gebruiken voor het verkrijgen van nieuwe inzichten in gezondheid en ziekte. Dit model probeert niet de biologie aan te passen aan AI, maar past AI aan aan de biologie”, aldus Andrea Califano, voorzitter van de Chan Zuckerberg Biohub New York en hoogleraar aan Columbia University. Door zich te richten op de onderliggende genregulatie, de zogenaamde ‘moleculaire logica’, kan GREmLN subtiele veranderingen in cellulaire netwerken opsporen die wijzen op beginnende pathologie.
Het model is getraind op meer dan 11 miljoen gegevenspunten uit CZI’s CellxGene-database en kan inmiddels patronen herkennen in verschillende weefsels, waaronder hersenen, longen, bloed en nieren. Die inzichten kunnen bijvoorbeeld bijdragen aan vroegtijdige detectie van maligniteiten of het voorspellen van de effectiviteit van geneesmiddelen in klinische studies. De resultaten van het onderzoek zijn onlangs gepubliceerd in bioRxiv.
Opschaling en beschikbaarheid
Binnenkort zal het model worden opgeschaald om cruciale biologische en medische vragen te helpen beantwoorden, zodat onderzoekers de vroege tekenen van een cel die kwaadaardig wordt of van een neuron dat schade begint op te lopen kunnen detecteren voordat deze veranderingen onomkeerbaar worden.
GREmLN is beschikbaar via het virtuele celplatform van CZI en vormt samen met tools zoals TranscriptFormer, een ander AI-model dat diverse biologische datasets integreert, een open infrastructuur voor de wereldwijde wetenschappelijke gemeenschap. De toepassing van dergelijke modellen markeert een belangrijke stap richting precisiegeneeskunde waarin AI en biologie naadloos samenkomen.
AI en kankerdiagnostiek
In de zoektocht naar nieuwe, betere, manieren om ziektes zoals kanker in een zo vroeg mogelijk stadium te kunnen detecteren, wordt steeds vaker gebruik gemaakt van AI-tools. Zo ontwikkelden onderzoekers de Perelman School of Medicine vorig jaar iStar, waarmee subtiele tekenen van kanker in weefsel herkend kunnen worden door genexpressie patronen in kaart te brengen. Deze aanpak combineert microscopische beeldvorming met genetische informatie, wat potentie heeft voor vroegere, meer gepersonaliseerde kankerdiagnoses en verbeterde postoperatieve weefselanalyse.
Ai wordt daarnaast ook al regelmatig ingezet als hulpmiddel bij de analyse en zoektocht van en naar bijwerkingen van (kanker)behandelingen. Zo ontwikkelden Duitse onderzoekers enkele maanden geleden een AI-gedreven methode om vroegtijdige nierschade als gevolg van bepaalde kankerbehandelingen te kunnen voorspellen.
