MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Evolution des Gehirns über Jahrmillionen hinweg ist ein faszinierendes Thema, das nun durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) neue Einblicke erhält. Eine aktuelle Studie zeigt, wie KI-gestützte Modelle die genetischen Schalter entschlüsseln können, die die Typen von Gehirnzellen über verschiedene Spezies hinweg definieren.
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Die Evolution des Gehirns ist ein komplexer Prozess, der über Millionen von Jahren stattgefunden hat. Eine neue Studie zeigt, dass KI-gestützte Deep-Learning-Modelle in der Lage sind, die genetischen Schalter zu entschlüsseln, die die Typen von Gehirnzellen definieren. Durch die Analyse von Gehirnen von Menschen, Mäusen und Hühnern fanden Forscher heraus, dass einige Gehirnzelltypen über 320 Millionen Jahre hinweg hoch konserviert geblieben sind, während andere sich einzigartig entwickelt haben.
Diese regulatorischen Codes bieten nicht nur Einblicke in die Evolution des Gehirns, sondern auch neue Werkzeuge zur Untersuchung der Genregulation in Gesundheit und Krankheit. Die Ergebnisse unterstreichen, wie KI konservierte und divergente genetische Anweisungen identifizieren kann, die die Gehirnfunktion über verschiedene Spezies hinweg steuern. Die Studie hat auch Implikationen für das Verständnis neurologischer Störungen, indem genetische Varianten mit kognitiven Merkmalen verknüpft werden.
Die Forscher erweitern nun ihre Modelle, um die Gehirne verschiedener Tiere und menschlicher Krankheitszustände wie Parkinson zu untersuchen. Die Evolutionäre Konservierung zeigt, dass einige regulatorische Codes von Gehirnzellen über 320 Millionen Jahre unverändert geblieben sind. KI-gestützte Entdeckungen helfen, die genetische Regulation über Spezies hinweg zu entschlüsseln.
In einer neuen Studie, die in der Fachzeitschrift Science veröffentlicht wurde, untersucht ein belgisches Forschungsteam, wie genetische Schalter, die die Genaktivität steuern, die Typen von Gehirnzellen über verschiedene Spezies hinweg definieren. Sie trainierten Deep-Learning-Modelle mit Daten von menschlichen, Maus- und Hühnergehirnen und fanden heraus, dass einige Zelltypen zwischen Vögeln und Säugetieren nach Millionen von Jahren der Evolution hoch konserviert sind, während andere sich unterschiedlich entwickelt haben.
Bemerkenswerterweise ähneln die regulatorischen Codes für bestimmte Vogelneuronen denen von tiefen Schichtneuronen im Säugetierneokortex. Die Ergebnisse werfen nicht nur neues Licht auf die Evolution des Gehirns, sondern bieten auch leistungsstarke Werkzeuge zur Untersuchung, wie die Genregulation verschiedene Zelltypen über Spezies oder verschiedene Krankheitszustände hinweg formt.
Unser Gehirn und damit unser ganzer Körper bestehen aus vielen verschiedenen Zelltypen. Während sie dieselbe DNA teilen, haben all diese Zelltypen ihre eigene Form und Funktion. Was jeden Zelltyp unterschiedlich macht, ist ein komplexes Puzzle, das Forscher seit Jahrzehnten aus kurzen DNA-Sequenzen zusammensetzen, die wie Schalter wirken und steuern, welche Gene ein- oder ausgeschaltet werden.
Die fein abgestimmte Regulation dieser Schalter stellt sicher, dass jeder Typ von Gehirnzellen genau die richtigen genetischen Anweisungen aus dem Genom verwendet, um seine einzigartige Rolle zu erfüllen. Wissenschaftler bezeichnen die einzigartigen Muster dieser genetischen Schalter als regulatorischen Code.
Prof. Stein Aerts und sein Team am VIB.AI und dem VIB-KU Leuven Center for Brain & Disease Research untersuchen die grundlegenden Prinzipien dieses regulatorischen Codes und wie er Krankheiten wie Krebs oder Gehirnstörungen beeinflussen kann. Sie entwickeln Deep-Learning-Methoden, um die riesige Menge an Informationen über die Genregulation zu verstehen, die sie aus Tausenden und Abertausenden von einzelnen Zellen sammeln.
„Deep-Learning-Modelle, die mit dem DNA-Sequenzcode arbeiten, haben uns enorm geholfen, regulatorische Mechanismen über verschiedene Zelltypen hinweg zu identifizieren“, erklärt Aerts. „Jetzt wollten wir untersuchen, ob dieser regulatorische Code uns auch darüber informieren kann, wie diese Zelltypen über Spezies hinweg konserviert sind.“
Ein Beispiel, bei dem eine solche Frage von großer Relevanz ist, ist das Gehirn. Trotz gemeinsamer Entwicklungspfade zeigen die Gehirne von Säugetieren und Vögeln eine auffallend unterschiedliche Neuroanatomie. Aerts und sein Team haben nun Deep-Learning-Modelle angewendet, um zu bewerten, ob die bestehenden Unterschiede und Ähnlichkeiten in gemeinsamen oder divergenten regulatorischen Codes widergespiegelt werden.
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