«Наш метод – один из первых, в котором инструменты машинного обучения на экспериментальных данных используются для вывода простых интерпретируемых уравнений движения для живой системы», – говорит Илья Неменман, старший автор статьи и профессор физики и биологии в Университете Эмори. "Теперь у нас есть принципиальные доказательства того, что это возможно. Следующий шаг – посмотреть, можем ли мы применить наш метод к более сложной системе."
Модель делает точные прогнозы динамики поведения червя, и эти прогнозы поддаются биологической интерпретации и были экспериментально подтверждены.
Соавторы статьи включают первого автора Брайана Дэниэлса, теоретика из Университета штата Аризона, и соавтора Уильяма Рю, экспериментатора из Университета Торонто.
Исследователи использовали алгоритм, разработанный в 2015 году Дэниелсом и Неменманом, который учит компьютер, как эффективно искать законы, лежащие в основе естественных динамических систем, в том числе сложных биологических. Они назвали алгоритм «Сэр Исаак» в честь одного из самых известных ученых всех времен – сэра Исаака Ньютона.
Их долгосрочная цель – превратить алгоритм в «робота-ученого», чтобы автоматизировать и ускорить научный метод формирования количественных гипотез, а затем проверить их, изучая данные и эксперименты.
В то время как три закона движения Ньютона можно использовать для предсказания динамики механических систем, биофизики хотят разработать аналогичные предсказательные динамические подходы, которые могут быть применены к живым системам.
В статье PNAS они сосредоточились на принятии решений, когда C. elegans реагирует на сенсорный раздражитель.
Данные о C. elegans были ранее собраны лабораторией Ryu, которая разрабатывает методы измерения и анализа поведенческих реакций круглого червя на целостном уровне, от базовых двигательных жестов до долгосрочных поведенческих программ.
C. elegans – это хорошо зарекомендовавшая себя система лабораторных моделей животных. Большинство C. elegans имеет всего 302 нейрона, мало мышц и ограниченный репертуар движений. Последовательность экспериментов включала прерывание поступательного движения особи C. elegans с лазерным ударом по голове.
Когда лазер поражает червя, он удаляется, ненадолго ускоряясь назад и в конечном итоге возвращаясь к прямому движению, обычно в другом направлении. Отдельные черви реагируют по-разному. Некоторые, например, сразу же меняют направление на лазерный стимул, в то время как другие ненадолго останавливаются, прежде чем ответить. Еще одна переменная в экспериментах – это интенсивность лазера: черви быстрее реагируют на более высокие и более быстро растущие температуры.
Исследователи передали платформе сэра Исаака данные о движении с первых нескольких секунд экспериментов – до и вскоре после того, как лазер поразил червя, и он сначала отреагировал. На основе этих ограниченных данных алгоритм смог зафиксировать средние отклики, которые соответствовали экспериментальным результатам, а также спрогнозировать движение червя намного дольше этих первых нескольких секунд, делая обобщения на основе ограниченных знаний.
Прогноз оставил необъяснимым только 10 процентов изменчивости движения червя, которое можно отнести к лазерному стимулу. Это было вдвое лучше, чем у лучших предшествующих моделей, которым не способствовал автоматический вывод.
«Предсказать решение червя о том, когда и как двигаться в ответ на раздражитель, намного сложнее, чем просто вычислить, как мяч будет двигаться, когда вы его пинаете», – говорит Неменман. «Наш алгоритм должен был учитывать сложность сенсорной обработки у червей, нейронную активность в ответ на стимулы с последующей активацией мышц и силы, которые генерируют активированные мышцы. Все это было сведено в простое и элегантное математическое описание."
Модель, созданная сэром Исааком, хорошо соответствовала биологии C. elegans, предоставляя интерпретируемые результаты как для сенсорной обработки, так и для двигательной реакции, намекая на потенциал искусственного интеллекта в помощи в открытии точных и интерпретируемых моделей более сложных систем.
«Это большой шаг от предсказания поведения червя к поведению человека, – говорит Неменман, – но мы надеемся, что червь может служить своего рода песочницей для тестирования методов автоматического вывода, таких как сэр Исаак может однажды принести прямую пользу здоровью человека.
Большая часть науки заключается в угадывании законов, управляющих естественными системами, а затем проверке этих предположений с помощью экспериментов. Если мы сможем понять, как использовать современные инструменты машинного обучения, чтобы делать предположения, это могло бы значительно ускорить научные открытия."