Kombination biologischer Werkzeuge für einen neuen Ansatz gegen ALS

Forschende des Massachusetts Institute of Technology (MIT) und des Boston Children's Hospital haben ihre unterschiedlichen biologischen Ansätze mithilfe von Co-Scientist, einem KI-Tool von Google DeepMind, zusammengeführt. Ritu Raman, Maschinenbauingenieurin am MIT, entwickelt lebende Nerven- und Muskelgewebe, um Krankheiten zu modellieren, die willkürliche Bewegungen beeinträchtigen. Ihr Ehemann Ryan Flynn vom Boston Children's Hospital, ein chemischer Biologe, kartiert Ribonukleinsäure (RNA) auf Zelloberflächen, um zu verstehen, wie sie die Zellkommunikation und das Eindringen von Krankheitserregern beeinflusst. Als Raman beschloss, die Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) zu erforschen, ein für sie bisher unbekanntes Gebiet, stand sie vor einer riesigen und widersprüchlichen Literaturmenge, deren Studium normalerweise Monate dauert. Co-Scientist verkürzte diese Arbeit, indem er Raman half, Daten im Kontext ihres Gewebemodells schnell zu analysieren, Ideen in testbare Hypothesen umzuwandeln und vielversprechende Richtungen nach Machbarkeit und Risiko-Nutzen-Verhältnis zu priorisieren. Die besten Vorschläge von Co-Scientist betrafen jedoch Prozesse auf Zelloberflächen, wo der Großteil der Kommunikation stattfindet. Raman konnte Gewebe manipulieren und Ergebnisse messen, aber die Entschlüsselung der molekularen Wechselwirkungen, die die Signale steuern, lag außerhalb ihres Fachgebiets. Diese Lücke wurde zum Katalysator für die Zusammenarbeit. Raman teilte die neuen Richtungen mit Flynn, und das Paar nutzte Co-Scientist iterativ, um seine besten Ideen zu kombinieren und kreative Forschungspfade zu entwickeln, die ihre unterschiedlichen Werkzeuge vereinen. Nun suchen sie nach neuen RNA-basierten Mechanismen und möglicherweise RNA-Medikamenten für die ALS-Therapie.