FOTO: 123 rf

ZNANSTVENICI Zavoda za elektroniku Instituta Ruđer Bošković (IRB), Maria Brbić, dr. sc. Fran Supek i suradnici, objavili su znanstveni rad u kojem su opisali tehnologije umjetne inteligencije koje samostalno "čitaju" znanstvenu literaturu iz područja mikrobiologije, ali i genske zapise bakterija i njihova svojstva.

Rad je objavljen u uglednom časopisu Nucleic Acids Research koji spada među šest posto najboljih u kategoriji.

„Tekstovi o određenim temama iz molekularne biologije često su u znanstvenim časopisima, studentskim radovima i u tekstovima poput Wikipedijinih, na internetu predstavljeni u nestrukturiranom obliku. Naši algoritmi umjetne inteligencije pregledavaju te zapise, uče iz njih i na temelju naučenog zaključuju kakva svojstva imaju određene bakterije. Na taj način nije neophodno da čovjek pročita na tisuće članaka kako bi klasificirao bakterije prema njihovim značajkama kao štu primjerice vrste i načini prehrane, lokacije na kojima žive, bolesti koje izazivaju i slično“, objasnila je za Index Maria Brbić“, prva autorica na radu (na slici dolje u prvom redu).

„Osim toga uzeli smo genome više od 3000 bakterija i iz genskih zapisa konstruirali različita svojstva važna za strojno učenje. Tako smo stvorili algoritam koji je na temelju genskih informacija predviđao značajke bakterija, čak i one koje ranije nisu bile poznate. Primjerice, algoritmi prepoznaju da je pojavljivanje nekog gena povezano s određenom značajkom. Našli smo i način da genske informacije kombiniramo s ranije spomenutim tekstualnim kako bi algoritmi konačno predviđali dotad nepoznata svojstva raznih sojeva bakterija. Primjerice, oni iz pojavljivanja određenih ključnih riječi mogu pouzdano zaključiti preživljava li bakterija visoke temperature ili zračenje, stvara li otporne spore, živi li u određenom okolišu kao što su mora, rijeke ili tlo, te izaziva li bolesti biljaka, životinja ili čovjeka. Konačno razvili smo i novi način analize teksta 'bez nadzora', u kojem umjetna inteligencija kombinira razne tekstove kako bi opisala nove, smislene značajke bakterija koje prije nisu bile sistematično popisane. Tako smo sistematizirali grupu bakterija koje uzrokuju kvarenje piva ili onih koje žive u pročistačima otpadnih voda“, pojasnila je naša znanstvenica.

Čovjeku bi za to trebale godine i godine

Dr. sc. Fran Supek, zadnji autor na radu, kaže da će njihova umjetna inteligencija omogućiti značajne uštede vremena, ljudskog rada i drugih resursa.

“Ovim istraživanjem usavršili smo računalne statističke tehnike koje mogu u nekoliko minuta ‘pročitati’ i ‘razumjeti’ tisuće tekstova u dovoljnoj mjeri da iz njih prepoznaju značajke živih organizama. Sve zajedno, umjetna inteligencija je razmatrala sve kombinacije 424 raznovrsne značajke i 3046 bakterijskih vrsta. To je preko milijun kombinacija! Za provjeru svake od njih čovjeku-istraživaču trebale bi godine iščitavanja literature. Naši algoritmi će s lakoćom obrađivati i nadolazeću literaturu u budućnosti, i automatski je povezati sa genskim zapisom organizama“, kaže dr. sc. Fran Supek, zadnji autor na radu.

Novi rad, među ostalim, otkriva da i poredak gena na kromosomima,  koji se znatno razlikuje između živih organizama, vrlo dobro odražava mnoge njihove značajke. Primjerice, mikrobi koji stvaraju spore i time preživljavaju teške uvjete čak i stotinama godina, pokazuju vrlo karakteristična ‘genska susjedstva’ koja nisu prisutna u mikrobima koji ne mogu stvoriti spore.

Maria Brbić je diplomirala na FER-u, sad je doktorski student na FER-u, a od siječnja 2014. zaposlena je kao znanstveni novak na IRB-u (zavod za elektroniku).

Rad je nastao u okviru ‘Future and Emerging Technologies’ (FET) projekta Europske unije pod nazivom MAESTRA, te  uključuje suradnju sa grupom dr. Anite Kriško sa Mediteranskog Instituta za istraživanje života u Splitu.

Rezultati računalnih predviđanja su slobodno dostupni preko Web baze podataka, koju je izradio Matija Piškorec s Instituta Ruđer Bošković.

Rad pod naslovom 'The landscape of microbial phenotypic traits and associated genes' objavljen je u uglednom časopisu Nucleic Acids Research koji izdaje Oxford University Press (faktor odjeka 9.2; doi:10.1093/nar/gkw964). Za ovo istraživanje, znanstvena novakinja IRB-a Maria Brbić nagrađena je godišnjom nagradom Zaklade Branimir Jernej.