Reklama
Shutterstock
Technologia

Sztuczna inteligencja dostrzega płeć zarodka trzy dni po zapłodnieniu. Ludzkie oko wtedy jeszcze zawodzi

Syntetyczne ludzkie zarodki? Absurdalna awantura w cieniu wielkiego odkrycia
Człowiek

Syntetyczne ludzkie zarodki? Absurdalna awantura w cieniu wielkiego odkrycia

„Być może niektóre osoby zrozumiały, że utworzyliśmy prawdziwe zarodki ludzkie. A to są struktury zarodkopodobne, czyli modele, które pozwalają nam badać najwcześniejszy etap naszego życia”. Prof. Magdalena Żernicka-Goetz próbuje zrozumieć przyczyny dyskusji, jaką wywołało jej najnowsze osiągnięcie.

Sztuczna inteligencja skraca „odyseję diagnostyczną” pacjentów z chorobami rzadkimi
Technologia

Sztuczna inteligencja skraca „odyseję diagnostyczną” pacjentów z chorobami rzadkimi

Wieloagentowy system DeepRare, oparty na dużych modelach językowych, poprawnie rozpoznaje schorzenia, które dotykają mniej niż 1 na 2 tys. osób, w niemal 6 na 10 przypadków. I robi to skuteczniej niż specjaliści z ponad 10-letnim stażem.

Algorytm potrafi wykryć subtelne różnice między męskimi a żeńskimi embrionami na bardzo wczesnym etapie rozwoju. Sprawdził to międzynarodowy zespół naukowców, w którym znalazła się znana polska embriolożka, prof. Magdalena Żernicka-Goetz z University of Cambridge.

Naukowcy od lat zastanawiają się, czy na najwcześniejszych etapach ludzkiego rozwoju – w ciągu kilku pierwszych dni po zapłodnieniu, jeszcze przed zagnieżdżeniem się zarodka w macicy – istnieją widoczne różnice zależne od płci. By odpowiedzieć na to pytanie, badacze postanowili zaprząc do pracy sztuczną inteligencję.

Wykorzystali bazę danych składającą się z 515 nagrań stworzonych ze zdjęć, które w inkubatorze wykonywano rozwijającym się embrionom co 20 minut. Wszystkie pochodziły z procedur in vitro, które ostatecznie zakończyły się narodzinami dzieci, których płeć była badaczom znana. Początkowo eksperci poddali filmy ludzkiej ocenie, śledząc parametry, takie jak moment podziału na konkretną liczbę komórek czy początek tworzenia się wewnątrz zarodka pierwszej przestrzeni wypełnionej płynem. Analiza ta nie wykazała jednak żadnych statystycznie istotnych różnic między płciami. Co więcej, ochotnicy (odpowiednio przeszkoleni doktoranci), poproszeni o odgadnięcie płci na podstawie nagrań, osiągnęli średnią skuteczność na poziomie zaledwie 46 proc., czyli gorszą niż w przypadku losowego zgadywania.

Sięgnij do źródeł

Badania naukowe: Using deep learning to predict sex of human embryos

Lepiej poradził sobie hybrydowy model AI, łączący dwa rodzaje sztucznych sieci neuronowych. Po odpowiednim treningu był w stanie przewidzieć płeć zarodka z dokładnością wynoszącą 61 proc. Naukowcy zauważyli przy tym kluczową prawidłowość: system odnosił statystycznie istotne sukcesy dopiero wtedy, gdy analizował rozwój embrionu od stadium ośmiu komórek wzwyż, czyli mniej więcej od trzeciego dnia. Kiedy AI podawano wyłącznie wcześniejsze fragmenty nagrań (od zygoty, czyli zapłodnionej komórki jajowej, do etapu ośmiu komórek), jej trafność spadała do 47 proc.

Autorzy publikacji sugerują, że ten nagły wzrost skuteczności algorytmu wynika z biologii samego zarodka. Początkowo jego DNA pozostaje „uśpione”. Dopiero na etapie ośmiu komórek nowo powstały genom w pełni się „uruchamia”, co pozwala ujawnić się różnicom wynikającym z obecności męskiego chromosomu Y.


Dziękujemy, że jesteś z nami. To jest pierwsza wzmianka na ten temat. Pulsar dostarcza najciekawsze informacje naukowe i przybliża najnowsze badania naukowe. Jeśli korzystasz z publikowanych przez Pulsar materiałów, prosimy o powołanie się na nasz portal. Źródło: www.projektpulsar.pl.

Reklama