IA Decifra Dinâmica Complexa de Comportamento de Verme com Estímulos a Laser

Algoritmo "Sir Isaac" Modela Comportamento de Escape de C. elegans com 90% Explicabilidade Biológica

Biofísicos da Arizona State University e University of Toronto desenvolveram ferramenta IA que modela dinâmica de escape e percepção de dor do verme Caenorhabditis elegans (nematódeo transparente, ~1 mm). Algoritmo de ML prevê comportamento do verme com precisão.

Experimento: Resposta a Laser na Cabeça

C. elegans = modelo padrão de laboratório desde 1970s. 302 neurônios, conjunto limitado de movimentos. Tem dendrito que coleta neurotransmissores e conecta ao "cérebro" para sinapse.

Equipe interrompeu movimento frontal de cada verme com laser na cabeça. Respostas variadas: alguns pausavam brevemente antes de responder; outros invertiam direção rapidamente. Comum: todos respondiam rapidamente a temperaturas mais altas (laser intensivo).

Plataforma Sir Isaac

Algoritmo desenvolvido em 2015: busca leis específicas subjacentes a sistemas biológicos complexos. Nomeado em homenagem a Newton. Leis de Newton = dinâmica de sistemas mecânicos; algoritmo = similar para sistemas vivos.

Dados de movimento dos primeiros segundos alimentados ao ML. Sistema estimou movimento bem além dos segundos iniciais. ~90% da variabilidade no movimento do verme (pós-estímulo) explicada biologicamente.

Prever movimento de verme em resposta a estímulo > difícil que estimar movimento de bola chutada. Sir Isaac faz isso contabilizando processamento sensorial complexo, atividades neurais, ativação muscular → descrição matemática modesta.

Objetivo de Longo Prazo

Método ajuda a encontrar modelos precisos e interpretáveis de sistemas mais intrincados. Meta: IA que acelere procedimento científico de criar hipóteses quantitativas e testá-las via experimentos.

Referência: PNAS | doi:10.1073/pnas.1816531116 | Emory Health Sciences