Studie o mikrobiální DNA: Umělá inteligence pomáhá sledovat životní prostředí

Prof. Dr. Thorsten Stoeck (Foto: Koziel/TUK)

Kleinstlebewesen hrají klíčovou roli v ekosystémech: rychle signalizují, když dochází ke změnám v jejich okolí. Jelikož je však obtížné je identifikovat, zatím hrají při monitorování životního prostředí spíše okrajovou roli. Společně s výzkumníky z Ženevské univerzity vyvinul biolog z Kaiserslauternu, profesor Dr. Thorsten Stoeck, novou techniku, která využívá genom mikroorganismů. Pomocí umělé inteligence může algoritmus využít genetický materiál neznámých organismů k vyvození závěrů o stavu prostředí. Tento článek byl publikován v prestižním odborném časopise „Trends in Microbiology“.

Příliš mnoho dusičnanů v našich vodách nebo okyselování moří, které například způsobuje korálové útesy, jsou jen dva příklady, jak člověk mění životní prostředí. Abychom co nejdříve zabránili škodám, je důležité sledovat stav ekosystémů. „Kleinstavce jsou vhodnými indikátory, protože na takové změny reagují velmi citlivě,“ říká profesor Dr. Thorsten Stoeck, který na TUK zkoumá ekologii. Aby je bylo možné identifikovat, bylo doposud nutné čas a odborné znalosti.

V loňském roce vyvinul Stoeck spolu se svými kolegy z Ženevy postup, který jim umožňuje snadněji sledovat kvalitu vody v okolí norských a skotských farm na lososy. „Používáme DNA sekvence mikroorganismů,“ vysvětluje Stoeck. „Jejich genetický materiál je jako otisk prstu, který lze přiřadit pouze jednomu organismu. Výsledky jsou dostupné již po krátké době.“ Biologové právě vytvářejí databázi, ve které jsou genetické otisky těchto drobných organismů uloženy.

Nicméně, když vědci vyhodnocují své vzorky, stále mají DNA sekvence, které nelze přiřadit žádnému dříve známému druhu. „O jejich roli v ekosystému zatím nic nevíme. Proto bylo obtížné je používat jako indikátory,“ říká profesor Stoeck.

S týmem kolem Tristana Cordiera, prvního autora aktuální studie, a profesora Jana Pawlowského z Ženevské univerzity vyvinul Stoeck algoritmus, který se pomocí umělé inteligence učí. Aby mohli tento výpočetní proces naplnit informacemi, biologové použili DNA vzorky od různých známých mikroorganismů. „Známe jejich role v ekosystému a víme, zda spíše slouží jako indikátor dobrého nebo špatného stavu,“ pokračuje Stoeck. S těmito daty vytvořili výzkumníci referenční systém. „Tento algoritmus tak vyvinul model předpovědi, do kterého jsou začleněny i sekvenční data neznámých mikroorganismů.“

„Metoda nám umožňuje sledovat ekosystém, aniž bychom předem museli identifikovat všechny mikroorganismy, které se v něm vyskytují,“ shrnuje Stoeck výsledky. Navíc lze touto technikou odhalit nové druhy. Postupně budou vědci do modelu vkládat i hodnoty z nových vzorků, čímž se model bude zpřesňovat a stále přesněji předpovídat.“

Studie byla publikována v časopise „Trends in Microbiology“: „Embracing Environmental Genomics and Machine Learning for Routine Biomonitoring“.