Что такое омика / пространственная биология и зачем она нам нужна
Пространственная омика была признана методом 2020 года по версии журнала Nature Methods, а на Всемирном экономическом форуме в 2023 году была названа одной из 10 лучших новых технологий. Что такое омика и пространственная биология, чем они так важны для развития медицины и причем тут искусственный интеллект.
Что такое омика и пространственная биология
37 000 000 000 000
Человеческое тело состоит из 37 трлн. клеток. Как они взаимодействуют и поддерживают жизнь, — возможно, самая большая нерешенная загадка биологии. Пространственная биология («пространственная омика») — новое направление в биологии, позволяющая понять пространственную организацию клеток и тканей.
Пространственная омика позволяет изучать активность биомолекул непосредственно в образцах тканей. Это важно, поскольку многие биологические процессы контролируются локальными взаимодействиями клеток. Пространственная омика позволяет рассматривать ранее неизвестную клеточную организацию и биологические события в мельчайших деталях.
“Омики” - это различные дисциплины в биологии, названия которых заканчиваются на суффикс -омика, такие как геномика, протеомика, метаболомика, метагеномика, феномика и транскриптомика.
Эти науки помогают нам узнать о молекулах, работающих в клетках, и изучить клеточные процессы, которые отражаются на структуре, функциях и динамике организма или организмов.
Некоторые омики — например, геномика, транскриптомика, протеомика и метаболомика, уже заняли свое место в современной биологии. Названия других (интерактомика, токосмика, интегромика) звучат непривычно, но все они отражают движение к новой «большой», интегративной биологии. Подробнее об этом
Для чего нужны омики?
В первую очередь, для понимания клеточной физиологии и патологии, исследований пространственной организации здоровых и больных тканей. Для изучения онкологии и нейродегенеративных заболеваний, например, болезни Альцгеймера и рака яичников. В этих областях уже есть открытия благодаря пространственной омике.
Знания в пространственной биологии могут кардинально изменить наше понимание биологии. Скоро омические данные биопсии пациентов станут важной частью фармацевтических исследований и разработок. С помощью методов ИИ эти данные будут использоваться для разработки новых более эффективных лекарств, для получения данных о том, на какие лекарства опухоль пациента лучше всего реагирует. Использование сложных моделей ИИ позволит проводить еще более сложные терапевтические вмешательства.
Какую роль играет ИИ в развитии биологии клеток?
Омика требует изучения огромных наборов данных, необходимых для клинически значимых открытий, а не кусочков замороженных тканей или набора клеток, отделенных от тканей, как это было раньше.
Во-первых, нужно анализировать огромное количество данных. Все больше проводится крупномасштабных исследований, результатом которых становится не описание отдельных молекул, а большие массивы сложно организованных данных.
Во-вторых, нужны данные от большого числа пациентов. Большинство современных исследований включают всего несколько десятков пациентов. Сложные клеточные взаимодействия очень специфичны, и их невозможно полностью понять на основе этих небольших когорт пациентов. Исследователям нужны большие данные, чтобы генерировать и делать открытия гипотез.
Но получив такой огромный объем данных, их еще нужно качественно проанализировать. И тут без ИИ будет сложно и долго.
ИИ помогает с пространственной визуализацией данных и обеспечением возможности последующего более продвинутого анализа. ИИ дает возможность ускорить анализ, перебрав все возможные сценарии и найдя более перспективные для дальнейшего исследования. Таким образом, ИИ облегчает и ускоряет исследования.
Трем главных «ома» — геном (ДНК), транскриптом (РНК) и протеом (белки). Для понимания устройства живых организмов недостаточно описать все компоненты живых систем, нужно еще разобраться, как они взаимодействуют. Только парные взаимодействия известных 20 тысяч белков дают уже около 200 миллионов вариантов сочетаний. Сейчас описано около 10–15% белок-белковых взаимодействий в организме человека.
Есть специальные методы ИИ, которые специально разработаны для решения проблем высокой размерности и удаления шумов, характерных для пространственной омики. Другие методы, известные под общим названием «методы сверхвысокого разрешения», используют ИИ для увеличения разрешения пространственных омик-анализов почти до уровня отдельных клеток. Третья группа подходов стремится объединить разрозненные данные об отдельных клетках с пространственными данными. Четвертая группа методов проливает свет на то, как группы клеток организуются и взаимодействуют, образуя ткани.
На основе статьи в MIT Technology Review
Пожалуйста, поддержите меня, поставьте лайк!
По мере того, как ученые углубляются в понимание клеток и их взаимодействия, данных становится все больше, взаимосвязи между ними становятся все сложнее. И без помощи искусственного интеллекта в анализе и прогнозах уже не обойтись. Расскажу, как именно это отразится на медицинских исследованиях.
Биотех стартап Retro Biosciences намерен увеличить - ни много ни мало! - на 10 лет продуктивную жизнь человека. О компании, в которую Сэм Альтман лично инвестировал $180 млн., до последнего времени ничего не было известно. Впервые Retro рассказал о своих захватывающих разработках и первых результатах, показала офис и лаборатории.
Всегда удивительно, какие новые направления появляются в биологии