Algoritam iz pucačine prati ponašanje molekula u mozgu

Rješenje spaja naizgled nepovezane svjetove visoke tehnologije, videoigara i mikroskopije visoke rezolucije te pomiče granice neuroznanosti

Mladen Smrekar petak, 16. lipnja 2023. u 06:00
Profesor Frederic Meunier i dr. Tristan Wallis kažu da bi se tehnologija mogla dodatno proširiti kako bi se ubrzala znanstvena otkrića  📷 The University of Queensland
Profesor Frederic Meunier i dr. Tristan Wallis kažu da bi se tehnologija mogla dodatno proširiti kako bi se ubrzala znanstvena otkrića The University of Queensland

Australski istraživači sa Sveučilišta u Queenslandu upotrijebili su algoritam iz videoigre kako bi dobili uvid u ponašanje molekula unutar živih moždanih stanica. Dr. Tristanu Wallisu i profesoru Fredericu Meunieru iz tamošnjeg Instituta za mozak ta je ideja sinula dok su bili u karanteni tijekom pandemije kovida. 

Pucačine koriste vrlo brz algoritam za praćenje putanje metaka kako bi se osiguralo da je točna meta na bojnom polju pogođena  u pravo vrijeme. Ta je tehnologija, opisana u časopisu Nature Communications, optimizirana kako bi bila vrlo precizna i jamčila što realnije iskustvo, objašnjavaju istraživači koji su pomislili kako bi se sličan algoritam mogao koristiti za praćenje i analizu molekula koje se kreću unutar moždane stanice.

Prikupljanje podataka

Dosad je tehnologija mogla detektirati i analizirati samo molekule u prostoru, ali ne i kako se one ponašaju u prostoru i vremenu. Istraživači mikroskopima visoke razlučivosti prate žive moždane stanice i bilježe kako se malene molekule unutar njih grupiraju da bi obavile određene funkcije. 

Razlučivost prostorno-vremenskog grupiranja u podacima o putanji molekula živih stanica
Razlučivost prostorno-vremenskog grupiranja u podacima o putanji molekula živih stanica

"Pojedinačni proteini poskakuju i kreću se u naizgled kaotičnom okruženju, ali kad te molekule promatrate u prostoru i vremenu, počinjete uviđati red unutar kaosa", objašnjavaju istraživači koji su iskoristili alate za kodiranje kako bi napravili algoritam za prikupljanje podataka o aktivnosti moždanih stanica. 

Eksponencijalni učinak

Umjesto da prate metke u video igrama, algoritam su primijenili kako bi promatrali način na koji se grupiraju molekule; koje, kada, gdje, koliko dugo i koliko često. To im je dalo nove informacije o tome kako molekule obavljaju kritične funkcije unutar moždanih stanica i kako se te funkcije mogu poremetiti tijekom starenja ili u bolesti. 

Usporedba algoritama klasteriranja
Usporedba algoritama klasteriranja

Potencijalni učinak ovog pristupa je eksponencijalan, kažu istraživači koji ovu tehnologiju već koriste za prikupljanje vrijednih dokaza o proteinima kao što je Syntaxin-1A, bitnim za komunikaciju unutar moždanih stanica. Njihovo rješenje preuzeli su i drugi istraživački laboratoriji, a ideju dalje razvijaju i kolege matematičari i statističari.