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機械学習と顕微鏡 | MIT ニュース

近年の画像診断、ゲノミクス、その他の技術の進歩により、生命科学はデータであふれています。たとえば、生物学者がアルツハイマー病患者の脳組織から採取した細胞を研究する場合、細胞の種類、細胞が発現している遺伝子、組織内の位置など、調査したい特性は無数にある可能性があります。しかし、現在ではさまざまな種類の測定を同時に使用して細胞を実験的に調査できますが、データの分析となると、科学者は通常、一度に 1 種類の測定しか処理できません。いわゆる「マルチモーダル」データを扱うには、新しい計算ツールが必要であり、ここで Xinyi Zhang が登場します。MIT 博士課程 4 年目のチャン氏は、機械学習と生物学を結びつけ、特に従来の方法では限界に達している分野における基本的な生物学的原理の理解に取り組んでいます。MIT 電気工学・コンピューターサイエンス学部およびデータ・システム・社会研究所のキャロライン・ウーラー教授の研究室で研究し、ブロード研究所のエリック・アンド・ウェンディ・シュミット センターなどの研究者と協力しながら、チャン氏は細胞の制御メカニズムを理解するための計算フレームワークと原理を構築する複数の取り組みを主導してきました。「これらすべては、細胞がどのように機能するか、組織や臓器がどのように機能するか、なぜ病気になるのか、そしてなぜ治癒できる場合とできない場合があるのかを解明するという最終目標に向けた小さな一歩です」と張氏は言う。チャンさんが余暇に行っている活動も、同様に野心的だ。彼女が研究所で始めた趣味のリストには、セーリング、スキー、アイススケート、ロッククライミング、MITのコンサート合唱団での演奏、単発飛行機の操縦などがある。（彼女は2022年11月にパイロット免許を取得した。）「私は行ったことのない場所に行って、やったことのないことをするのが好きなのよ」と彼女はいつもの控えめな表現で言う。彼女の指導教官であるウーラー氏は、張さんの静かな謙虚さが「あらゆる会話で」驚きをもたらすと語る。「毎回、『さて、彼女は飛ぶことを学んでいるんだ』というようなことを学びます」とウーラーさんは言います。「ただただ素晴らしいです。彼女がすることはすべて、正しい理由があって行います。彼女は自分が大切にしていることを上手にやりたいと思っているので、とてもわくわくします。」張さんは、中国杭州の高校生の時に初めて生物学に興味を持ちました。生物学の授業で先生が自分の質問に答えてくれないことが気に入って、生物学を「最も興味深い」勉強テーマと考えるようになったのです。彼女の生物学への興味は、やがてバイオエンジニアリングへの興味へと変わりました。中学校の教師だった両親がアメリカで勉強することを勧めたため、彼女はカリフォルニア大学バークレー校で学部生として電気工学とコンピューターサイエンスに加えてバイオエンジニアリングを専攻しました。張さんは2020年に卒業後、MITのEECS博士課程にすぐに入学する準備ができていたが、新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより1年目が延期された。それにもかかわらず、2022年12月に、張さん、ウーラーさん、および他の2人の共著者は、 ネイチャーコミュニケーションズ。この論文の基礎を築いたのは、共著者の一人であるシャオ・ワン氏だ。彼女は以前、ブロード研究所と共同で、同じ細胞に対する複数の形式の細胞イメージングと遺伝子発現を組み合わせ、さらにその細胞が由来する組織サンプル内の位置をマッピングする空間細胞分析法の開発に取り組んでいた。これは、これまでに行われたことのないことだ。このイノベーションには、さまざまな病気の進行を追跡する新しい方法を可能にするなど、多くの潜在的な用途がありましたが、この方法で生成されるマルチモーダル データをすべて分析する方法はありませんでした。そこで、それが可能な計算方法を設計することに興味を持った Zhang が登場しました。研究チームは、比較的安価でありながら細胞に関する多くの情報を明らかにするクロマチン染色を画像化手法として選択することに重点を置きました。次のステップは、ワン氏が開発した空間分析技術を統合することで、そのためにチャン氏はオートエンコーダーの設計を開始しました。オートエンコーダーはニューラルネットワークの一種で、通常は大量の高次元データをエンコードして縮小し、その後、変換されたデータを元のサイズに戻します。この場合、Zhang のオートエンコーダーは逆のことを行い、入力データを取得して高次元化しました。これにより、さまざまな動物のデータを組み合わせて、意味のある生物学的差異によるものではない技術的な変動を排除することができました。論文では、STACI と略されるこの技術を使用して、さまざまな空間技術や画像技術で観察したときに細胞や組織がアルツハイマー病の進行をどのように示すかを特定しました。このモデルは、さまざまな病気の分析にも使用できると張氏は言います。時間とリソースが無限にあるなら、彼女の夢は人間の生活の完全なモデルを作ることです。残念ながら、時間とリソースは限られています。しかし、彼女の野望は限られておらず、彼女は自分のスキルを活かして「答えを出す手段がない最も難しい問題」を解決し続けたいと語っています。彼女は現在、いくつかのプロジェクトの完了に取り組んでいます。1 つは前頭皮質の画像解析による神経変性の研究に焦点を当てたもので、もう 1 つはタンパク質配列とクロマチン画像からタンパク質画像を予測するプロジェクトです。「まだ答えが出ていない疑問がたくさんあります」と彼女は言う。「生物学的に意味のある、これまで知らなかったことを理解するのに役立つ疑問を選びたいのです。」 #機械学習と顕微鏡 #MIT #ニュース