Alat koji je donedavno zahtijevao tjedne ručnog rada sada analizu staničnih membrana obavlja u nekoliko sati — i pritom daje rezultate koji se gotovo ne razlikuju od onih koje je čovjek označavao ručno.
Istraživački tim s Helmholtz Münchena, Tehničkog sveučilišta u Münchenu i Biozentruma Sveučilišta u Baselu razvio je MemBrain v2 softverski alat temeljen na umjetnoj inteligenciji koji automatizira analizu staničnih membrana i proteina u njima. Rezultati su objavljeni u časopisu Nature Methods, a alat je besplatno dostupan i otvorenog koda.
Riječ je o tehnici krioelektronske tomografije (cryo-ET), mikroskopiji koja stanice snima u tri dimenzije i vrlo visokoj razlučivosti. Stanice se pritom naglo zamrzavaju, pa ostaju gotovo nepromijenjene — od cjelovitih struktura do pojedinačnih molekula. Upravo su membrane, međutim, dosad bile najtvrdoglaviji dio slagalice.
Što je dosad zapinjalo
Snimke cryo-ET-a sadrže praznine u informacijama zbog tehničkih ograničenja samog snimanja, pa su pojedine orijentacije membrana teško ili nikako vidljive. Zbog toga se 3D podaci morali označavati ručno, mukotrpno, a rezultati se gotovo nikada nisu mogli iskoristiti na novim skupovima podataka. Postojeći programi rješavali su tek pojedine korake — primjerice iscrtavanje membrana ili pronalaženje proteina u njima.
MemBrain v2 prvi put u jednom alatu spaja tri faze: pronalaženje membrana (MemBrain-seg), lociranje proteina ugrađenih u njih (MemBrain-pick) i mjerenje njihova prostornog rasporeda (MemBrain-stats). Modul za prepoznavanje membrana ne traži dodatne oznake ni podatke za treniranje, dok je za lociranje proteina u jednom testu bilo dovoljno ručno označiti komplekse na jednoj jedinoj membrani — alat je potom iste komplekse pronašao na ostalima s F1 ocjenom od 91 posto.
Otvoreni kod i već široka primjena
U nekoliko primjena alat je postizao rezultate jednake ručnim analizama, ali znatno brže. Budući da su sve komponente otvorenog koda, modul za detekciju membrana već se koristi diljem svijeta, među ostalim na skupovima podataka instituta Chan Zuckerberg Imaging Institute.
Alat je već pridonio i konkretnim biološkim spoznajama. U zasebnoj studiji pokazao je da su važni proteini fotosinteze prostorno razdvojeni unutar membrane, što dovodi u pitanje dosadašnje modele njihove organizacije. Prvi autor rada Lorenz Lamm ističe zadovoljstvo što se alat već koristi u brojnim daljnjim istraživanjima, gdje pojednostavljuje zahtjevne analize ili ih uopće omogućuje.
No ono što u ovoj priči ostaje neizgovoreno jest pitanje vlasništva i kontrole nad infrastrukturom. Alat jest otvorenog koda, ali razvijen je u njemačkim i švicarskim institucijama i treniran na podacima koje prikupljaju zapadni instituti. To je dobra vijest za znanost, ali i podsjetnik da bez vlastitih kapaciteta — vlastitih mikroskopa, vlastitih skupova podataka i vlastitih stručnjaka — male zemlje ostaju samo korisnici tuđih alata, a ne njihovi suvlasnici.