KI-basiertes Computermodell sagt Zellverhalten während Krankheit und Behandlung vorher

Zelluläre Reaktionen in silico vorhersagen: Trainiert mit Daten für eine vorgegebene Reihe von Zelltypen kann scGen zelluläre Reaktionen in einem neuen Zelltyp modellieren. © Helmholtz Zentrum München

Umfangreiche biochemische und genetische Informationen über die Vielfalt menschlicher Zellen werden insbesondere im Rahmen des internationalen Human Cell Atlas-Projekts (www.humancellatlas.org) bald verfügbar sein.

Die Funktion von Zellen, Geweben und Organen im gesunden Zustand kann damit besser verstanden und als Referenz für Diagnose, Überwachung und Therapie von Krankheiten genutzt werden.

Für die traditionelle Life Science Forschung im Labor ist die flächendeckende Auswertung dieser Informationen aufgrund der vielfältigen Kombinationsmöglichkeiten jedoch zu arbeits- und kostenintensiv.

Reaktionen von Zellen auf Störeinflüsse (wie Krankheiten, Stoffe) genau modellieren zu können, ist daher ein zentrales Ziel der Computerbiologie. Bisherige Modelle haben statistische und mechanistische Ansätze als Grundlage. Eine auf maschinellem Lernen basierende Lösung für unbeobachtete, hochdimensionale Phänomene existierte bislang jedoch nicht.

Darüber hinaus ist scGen das erste Tool, das zelluläre Reaktionen „out-of-sample“ vorhersagt. Das bedeutet: Trainiert man scGen mit Daten, die den Effekt von Störungen für ein bestimmtes System erfassen, so ist das Modell in der Lage, zuverlässige Vorhersagen für ein anderes System zu treffen.

„Zum ersten Mal haben wir die Möglichkeit, Daten aus einem Modellsystem wie der Maus zu verwenden, um Krankheitsprozess und therapeutische Wirksamkeit bei menschlichen Patienten vorherzusagen“, erläutert Mohammad Lotfollahi, Doktorand am Helmholtz Zentrum München und der Technischen Universität München.

ScGen ist ein generatives Deep-Learning-Modell. Es setzt Ideen aus der Bild-, Sequenz- und Sprachverarbeitung ein und wendet sie erstmals an, um das Verhalten einer Zelle in silico zu modellieren.

Der nächste Schritt für das Team betrifft die Verbesserung von scGen zu einer vollständig datengesteuerten Formulierung, um die Vorhersagekraft des Computermodells zu erhöhen und auch Kombinationen von Störungen zu untersuchen. „Wir können jetzt damit beginnen, scGen zu optimieren, um immer komplexere Fragen zu Krankheiten zu beantworten“, kündigen Teamleiter Alex Wolf und Fabian Theis, Direktor des Instituts für Computational Biology und Inhaber des Lehrstuhls für Mathematische Modellierung biologischer Systeme der Technischen Universität München, an.

Weitere Informationen

Original Publikation:

Lotfollahi, M. et al. (2019): scGen predicts single-cell perturbation responses. Nature methods, DOI: 10.1038/s41592-019-0494-8
https://www.nature.com/articles/s41592-019-0494-8

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Das Helmholtz Zentrum München verfolgt als Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt das Ziel, personalisierte Medizin für die Diagnose, Therapie und Prävention weit verbreiteter Volkskrankheiten wie Diabetes mellitus und Lungenerkrankungen zu entwickeln. Dafür untersucht es das Zusammenwirken von Genetik, Umweltfaktoren und Lebensstil. Der Hauptsitz des Zentrums liegt in Neuherberg im Norden Münchens. Das Helmholtz Zentrum München beschäftigt rund 2.300 Mitarbeiter und ist Mitglied der Helmholtz-Gemeinschaft, der 18 naturwissenschaftlich-technische und medizinisch-biologische Forschungszentren mit rund 37.000 Beschäftigten angehören. https://www.helmholtz-muenchen.de/

Das Institut für Computational Biology (ICB) führt datenbasierte Analysen biologischer Systeme durch. Durch die Entwicklung und Anwendung bioinformatischer Methoden werden Modelle zur Beschreibung molekularer Prozesse in biologischen Systemen erarbeitet. Ziel ist es, innovative Konzepte bereitzustellen, um das Verständnis und die Behandlung von Volkskrankheiten zu verbessern. http://www.helmholtz-muenchen.de/icb

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Lotfollahi, M. et al. (2019): scGen predicts single-cell perturbation responses. Nature methods, DOI: 10.1038/s41592-019-0494-8
https://www.nature.com/articles/s41592-019-0494-8

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