MIT сообщил о модели IRIS для расшифровки сигналов между клетками
Исследователи MIT и Whitehead Institute разработали модель машинного обучения IRIS, которая по активности генов восстанавливает сигнальные пути, влияющие на развитие клеток.
MIT сообщил о работе исследователей, изучающих, как клетки обмениваются сигналами при формировании тканей и органов. В основе подхода — наблюдение, что каждый сигнальный путь оставляет характерный «отпечаток» в активности генов. По описанию исследователей, такие отпечатки сохраняются у разных типов клеток, поэтому модель может переносить знания между ними.
Модель IRIS обучили на экспериментальных данных о тысячах человеческих эмбриональных стволовых клеток. В набор вошли реакции на комбинации шести основных сигнальных путей на разных стадиях развития. Затем исследователи проверили систему на отдельных клетках эмбрионов мыши во время гаструляции. IRIS предсказала, где активируются пути, связанные с формированием сердца, кишечника, мышц и спинного мозга.
Отдельно модель использовали для поиска сигналов, необходимых для развития клеток лёгких. Эксперименты на эмбрионах мыши подтвердили этот прогноз. По мнению авторов, такой подход может помочь точнее управлять превращением стволовых клеток в нужные типы, создавать органоиды и улучшать модели заболеваний. Подробные результаты опубликованы в Nature Methods 8 сентября 2026 года.
Почему это важно
IRIS предлагает способ восстанавливать историю сигналов клетки без отдельного картирования каждого пути для каждого типа клеток. Это может упростить исследования развития тканей и создание лабораторных моделей органов.
Источник: MIT News: Artificial intelligence · По данным MIT News, где пересказаны результаты исследователей MIT и Whitehead Institute.