Tanulmány a mikrobiális DNS-ről: Mesterséges intelligencia segít a környezet megfigyelésében

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

A mikroszkopikus élőlények kulcsszerepet töltenek be az ökoszisztémákban: gyorsan jeleznek, ha változások történnek a környezetükben. Mivel azonban nehéz őket azonosítani, eddig kisebb szerepet játszottak a környezet figyelemmel kísérésében. A genfi egyetem kutatóival együtt a Kaiserslautern-i biológus, Dr. Thorsten Stoeck egy új technikát fejlesztett ki, amely a mikroorganizmusok genomját használja. Mesterséges intelligencia segítségével egy algoritmus képes a ismeretlen szervezetek genetikai anyagát felhasználva információkat adni a környezet állapotáról. A munka a neves szaklapban, a „Trends in Microbiology”-ban jelent meg.

A túl sok nitrát a víztestekben vagy a tengerek savasodása, amely például a korallzátonyokat károsítja, csak két példa arra, hogyan változtatja meg az ember a környezetet. A károk lehető legkorábbi megelőzése érdekében fontos a környezet állapotának figyelemmel kísérése. „A mikroszkopikus élőlények indikátorokként alkalmasak, mert nagyon érzékenyen reagálnak az ilyen változásokra” – mondja Dr. Thorsten Stoeck, aki a TUK ökológiai kutatásával foglalkozik. Az azonosításuk eddig időt és szakértelmet igényelt.

Az elmúlt évben Stoeck és genfi kollégái kifejlesztettek egy módszert, amellyel könnyebben nyomon követhetik a vízminőséget a norvég és skót lazacfarmonok közelében. „DNA-szekvenciákra alapozunk a mikroorganizmusok esetében” – magyarázza Stoeck. „Genetikai anyaguk olyan ujjlenyomat, amely csak egy személyhez köthető. Az eredmények már rövid időn belül rendelkezésre állnak.” A biológusok éppen egy adatbázist építenek, amelyben ezeknek a mikroszkopikus szervezeteknek a genetikai ujjlenyomata szerepel.

Azonban a tudósok, amikor mintáikat értékelik, még mindig olyan DNS-szekvenciákat találnak, amelyeket eddig nem ismert fajokhoz tudnak csak hozzárendelni. „Arról, hogy milyen szerepet töltenek be az ökoszisztémában, még nem tudunk semmit. Ezért nehéz volt őket indikátorokként használni” – mondja Stoeck professzor.

Stoeck a Tristan Cordier, a jelenlegi tanulmány első szerzője, és Jan Pawlowski professzor csapatával, a genfi egyetemről, egy olyan algoritmust fejlesztett ki, amely a mesterséges intelligencia segítségével tanul. Az adatok betáplálásához a biológusok különböző ismert mikroorganizmusok DNS-mintáit használták. „Ismerjük szerepüket az ökoszisztémában, és tudjuk, hogy inkább jó vagy rossz állapot indikátorai-e” – folytatja Stoeck. Ezekkel az adatokkal egy referencia-rendszert hoztak létre. „Ez alapján az algoritmus egy előrejelző modellt fejlesztett ki, amelybe beépülnek az ismeretlen mikroorganizmusok szekvenciaadatai is.”

„A módszer lehetővé teszi számunkra, hogy figyelemmel kísérjük az ökoszisztémát anélkül, hogy előzetesen az összes mikroba fajt azonosítanánk” – összegzi Stoeck az eredményeket. Emellett a technika segítségével új fajokat is felfedezhetünk. Egyre inkább be fogják építeni az új mintákból származó értékeket is, így a modelljük folyamatosan finomodik és egyre pontosabb lesz.”

A tanulmány a „Trends in Microbiology” szaklapban jelent meg: „Az ökológiai genomika és a gépi tanulás alkalmazása a rutinszerű biomonitorozásban”.