Performance décevante
Dans ce cas, la tâche prévoit comment l’activité des gènes peut changer lorsque les gènes sont modifiés. Lorsqu’un gène individuel est perdu ou activé, il est possible que le seul ARN messager qui soit modifié soit celui réalisé par ce gène. Mais certains gènes codent pour des protéines qui régulent une collection d’autres gènes, auquel cas vous pourriez voir des changements dans l’activité de dizaines de gènes. Dans d’autres cas, la perte ou l’activation d’un gène pourrait affecter le métabolisme d’une cellule, entraînant des altérations généralisées de l’activité des gènes.
Les choses deviennent encore plus compliquées lorsque deux gènes sont impliqués. Dans de nombreux cas, les gènes feront des choses sans rapport et vous obtenez un effet additif simple: les changements causés par la perte de un, plus les changements causés par la perte des autres. Mais s’il y a un certain chevauchement entre les fonctions, vous pouvez obtenir une amélioration de certains changements, une suppression d’autres et d’autres changements inattendus.
Pour commencer à explorer ces effets, les chercheurs ont intentionnellement modifié l’activité d’un ou plusieurs gènes en utilisant la technologie d’édition de l’ADN CRISPR, puis séquencé chaque ARN dans la cellule par la suite pour voir quels types de changements ont eu lieu. Cette approche (appelée perturb-seq) est utile car elle peut nous donner une idée de ce que fait le gène modifié dans une cellule. Mais pour Ahlmann-Eltze, Huber et Anders, il fournit les données dont ils ont besoin pour déterminer si ces modèles de fondation peuvent être formés pour prédire les changements qui ont suivi l’activité d’autres gènes.
À partir des modèles de fondation, les chercheurs ont mené une formation supplémentaire en utilisant des données d’une expérience où un ou deux gènes ont été activés à l’aide de CRISPR. Cette formation a utilisé les données de 100 activations de gènes individuelles et 62 autres où deux gènes ont été activés. Ensuite, les forfaits AI ont été invités à prédire les résultats pour 62 autres paires de gènes qui ont été activées. À titre de comparaison, les chercheurs ont également fait des prédictions en utilisant deux modèles extrêmement simples: un qui prédisait toujours que rien ne changerait et une seconde qui prédisait toujours un effet additif (ce qui signifie que l’activation des gènes A et B produirait les changements provoqués par l’activation d’un plus les changements causés par l’activation de B).
