Примечание редактора. Джоши Джордж будет спикером ODSC East с 9 по 11 мая. Обязательно ознакомьтесь с его докладом «Необходимо ли машинное обучение для решения задач в биологии» здесь!

Французский математик Пьер-Симон Лаплас предположил, что мы можем точно предсказать будущее Вселенной, если будем знать точное положение и скорость каждой частицы во Вселенной. Эта идея существенно повлияла на развитие классической механики и научного мировоззрения, лежащего в основе большей части современной науки. При распространении на биологические системы эта идея предполагает мир, в котором мы должны быть в состоянии понять причину и течение болезни с высокой точностью. На самом деле это не так, так как мы не в состоянии предсказать траекторию движения даже простейшего организма с очень высокой точностью. Я исследую причины этого несоответствия между теорией и практикой и предположу, что последние разработки в области машинного обучения будут необходимы для повышения точности прогнозов в биологических системах.

Подход к прогнозированию поведения живого организма включает изучение основных физических и химических процессов, управляющих поведением отдельных клеток, органов и систем органов, и интеграцию информации с различных уровней организации. На клеточном уровне исследователи определили биохимические реакции внутри клетки и то, как они регулируются. На уровне органов мы знаем структуру и функции конкретных органов, таких как сердце, легкие или мозг, и то, как они работают вместе для поддержания гомеостаза. Понимая, как взаимодействуют эти различные уровни организации, мы можем разработать модели, предсказывающие поведение всего организма. Короче говоря, если мы сможем смоделировать поведение отдельных клеток, то мы сможем предсказать поведение всего организма, как предполагал Лаплас.

Однако клетка представляет собой нелинейную систему. Нелинейная система – это система, в которой выход не прямо пропорционален входу. В случае клетки информация будет представлять собой различные сигналы и стимулы, которые она получает из окружающей среды. В то же время на выходе будут различные клеточные процессы и поведение, которые клетка демонстрирует в ответ на эти входные данные. Большинство взаимосвязей регуляции генов нелинейны и, кроме того, включают петли обратной связи. Эта динамика приводит к возникающему поведению и свойствам, которые нелегко предсказать на основе поведения отдельных компонентов, что делает эукариотическую клетку увлекательной и сложной системой для изучения.

В целом, моделирование и прогнозирование нелинейных систем требуют сложных математических методов, таких как теория хаоса, теория бифуркаций и нелинейная динамика, которые могут помочь выявить закономерности и предсказать поведение системы при определенных условиях. Однако даже с помощью этих методов прогнозирование поведения нелинейных систем может быть сложной задачей и часто сопряжено с высокой неопределенностью. В нелинейной системе выход не прямо пропорционален входу, а это означает, что небольшие изменения на входе могут вызвать значительные изменения на выходе. Кроме того, нелинейные системы могут иметь несколько точек равновесия или аттракторов, что приводит к непредсказуемому и хаотичному поведению. Таким образом, даже зная уравнения динамики и начальные условия, мы не можем предсказать будущее состояние системы.

Прогнозирование поведения нелинейных систем с помощью алгоритмов машинного обучения может быть сложной задачей, но это возможно при использовании соответствующих методов. Одним из распространенных подходов является использование данных временных рядов из системы для обучения модели машинного обучения, которую затем можно использовать для прогнозирования будущего поведения. Однако важно отметить, что точность прогнозов будет зависеть от качества данных, используемых для обучения модели, и сложности нелинейной системы. Кроме того, важно проверить прогнозы, чтобы убедиться, что они точны и надежны.

Сочетание молекулярно-клеточной биологии, нелинейной динамики и машинного обучения обеспечивает многообещающий подход к пониманию и прогнозированию поведения биологических систем. Улучшая нашу способность предсказывать, как будут вести себя живые организмы, мы можем разрабатывать более эффективные методы лечения болезней и принимать более обоснованные решения об управлении состояниями. Я также расскажу о примерах применения машинного обучения для прогнозирования поведения биологических систем в моем выступлении на ODSC East 2023 в Бостоне.

Об авторе/докладчике ODSC East 2023 по машинному обучению и биологии:

Джоши Джордж — исследователь в области биоинформатики со степенью доктора философии. получил степень бакалавра биоинформатики в Мельбурнском университете, Австралия, и степень магистра компьютерных наук в Индийском научном институте. Имея опыт работы в области науки о данных и машинного обучения, доктор Джордж является соавтором более 100 рецензируемых научных статей, демонстрирующих опыт разработки принципиальных методов решения сложных биологических проблем. В своей нынешней должности он возглавляет команду, которая занимается созданием прогностических моделей для прецизионной медицины рака и пониманием молекулярных механизмов, ведущих к заболеваниям.

Первоначально опубликовано на OpenDataScience.com

Читайте другие статьи по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от начального до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг. Вы также можете пройти обучение по науке о данных по запросу, где бы вы ни находились, с нашей платформой Ai+ Training. Подпишитесь также на нашу быстрорастущую публикацию на Medium, ODSC Journal, и узнайте, как стать писателем.