Attention, Scientifiques! Ai Résout Le Casse-Tête De La Régénération Vieux De 100 Ans

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Un système d'intelligence artificielle (ia) a résolu un problème qui échappe aux scientifiques depuis plus de 100 ans: comment un minuscule ver plat qui régénère ses parties du corps.

Un système d'intelligence artificielle (IA) a résolu un problème qui échappe aux scientifiques depuis plus de 100 ans: comment un minuscule ver plat qui régénère ses parties du corps.

Le système a été développé par des chercheurs de l'Université Tufts, dans le Massachusetts, pour aider à exploiter les montagnes de données expérimentales en biologie du développement en utilisant une méthode inspirée des principes de l'évolution.

Pour démontrer le système, les chercheurs ont exploité les données d’expériences sur la planariose, des vers minuscules dont l’extraordinaire capacité à régénérer des parties complexes du corps en fait un sujet populaire en médecine régénérative.

Malgré plus d'un siècle d'attention de la part des scientifiques et une compréhension accrue des voies chimiques qui contrôlent les cellules souches responsables de la capacité surnaturelle de ces vers de se régénérer, personne n'a été en mesure de proposer un modèle qui explique complètement le processus. C'est, jusqu'à maintenant. [Infographie: Histoire de l'intelligence artificielle]

"L'invention des modèles pour expliquer ce que fait la nature est la chose la plus créative que font les scientifiques - ce n'est pas seulement des statistiques ou des calculs, c'est le cœur de l'entreprise scientifique", a déclaré Michael Levin, l'un des auteurs d'une étude. publié le 4 juin dans la revue PLOS Computational Biology qui décrit le nouveau système.

"Ici, l'ordinateur a vraiment rendu plus que ce qui a été ajouté", a déclaré Levin à WordsSideKick.com. "Aucun d'entre nous n'aurait pu proposer ce modèle. En tant que domaine, nous n'avons pas réussi à le faire après plus d'un siècle d'efforts."

Le système a été programmé par Daniel Lobo, chercheur postdoctoral à Tufts et co-auteur de l'étude. Cela fonctionne en prenant des modèles qui tentent d'expliquer comment se produit la régénération et en les soumettant à un processus de "sélection naturelle".

Pour l'essentiel, les modèles potentiels sont gérés via un simulateur virtuel reproduisant diverses expériences sur planaire. ensuite, les résultats sont comparés aux résultats des expériences publiées dans lesquelles des planaires ont été coupés en morceaux et parfois manipulés avec des médicaments ou par suppression de gènes avant de se régénérer en organismes complets.

À chaque cycle, les modèles potentiels qui correspondent le mieux aux résultats sont "reproduits" les uns avec les autres pour créer de nouveaux modèles et les moins précis sont rejetés. Ce processus est répété jusqu'à ce que les modèles "évoluent" en un modèle qui corresponde parfaitement aux données.

En utilisant ce processus, le système d'intelligence artificielle a été en mesure de produire un modèle qui prédit correctement les 16 expériences incluses dans l'ensemble de données en seulement 42 heures, ont indiqué les chercheurs. En outre, le modèle anticipait les résultats d'une série de nouvelles expériences réalisées par les chercheurs pour tester son pouvoir prédictif. [Intelligence artificielle: amicale ou effrayante?]

Christian Petersen, un expert en planification de la Northwestern University à Evanston, dans l'Illinois, a déclaré que ces capacités pourraient devenir encore plus utiles à mesure que les ordinateurs deviendraient plus puissants. Finalement, les systèmes d'IA "pourraient aider les investigateurs à développer de nouvelles hypothèses sur les voies de développement qui pourraient être confirmées par l'expérimentation", a déclaré Petersen à WordsSideKick.com.

Avant que le système d'intelligence artificielle ne puisse utiliser les données planaires, Levin et Lobo devaient d'abord créer un langage mathématique compréhensible par la machine pour décrire à la fois la méthodologie et les résultats de chaque expérience.

La plupart des précédents articles sur la régénération planarienne reposent sur des diagrammes en flèche qui illustrent une série de processus nécessaires à la régénération, mais qui comportent souvent des lacunes criantes. En créant un modèle quantitatif, le système d'IA a dévoilé pour la première fois l'ensemble du processus.

"La beauté de l'ordinateur réside dans le fait qu'il ne peut pas dissimuler ce genre de choses. Un algorithme doit spécifier exactement ce qui se passera à chaque circonstance", a déclaré Levin. "C'est une exigence forte pour un modèle et les types de modèles vers lesquels nous devons passer, afin de pouvoir utiliser ce type d'expériences pour faire avancer la médecine régénérative."

Levin a déclaré que le résultat le plus remarquable et agréable du projet est que le modèle découvert par le système est également compréhensible par les gens et "pas un réseau désespérément enchevêtré qu'aucun humain ne pourrait réellement comprendre."

Les chercheurs travaillent actuellement à l’amélioration du modèle et espèrent l’appliquer à d’autres domaines de la biologie du développement, tels que la croissance des embryons et même des problèmes tels que les robots autoréparants.

"Nous obtenons de mieux en mieux ces énormes bases de données, mais il est de plus en plus difficile pour les humains de tirer des enseignements au milieu de la noyade de données brutes", a déclaré Levin. "Ce problème, et notre approche, sont presque universels. Il peut être utilisé avec n’importe quoi, là où des données fonctionnelles existent, mais le mécanisme sous-jacent est difficile à deviner."

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