Tutkijat kehittivät tarkan menetelmän kehon pienten molekyylien tunnistamiseen – voi auttaa monien sairauksien diagnoosissa
![Metaboliiteilla on useita tehtäviä ihmiskehossa: Ne kuljettavat energiaa, toimivat solujen rakennusaineena sekä kuljettavat viestejä solujen sisällä sekä niiden välillä. Kuvituskuva: Matti Ahlgren / Aalto-yliopisto.](/data/images/00575/abd5cbdd-2da7-475b-b9e2-954c688f97c8-w_720.png)
Ihmiskehossa on tuhansia erilaisia metaboliiteiksi kutsuttuja pieniä molekyylejä, jotka kuljettavat energiaa ja solujen välittämää informaatiota. Metaboliitteja tutkitaan esimerkiksi verinäytteistä, mutta niitä on erittäin vaikeaa erottaa luotettavasti toisistaan niiden äärimmäisen pienen koon vuoksi. Esimerkiksi glukoosin läpimitta on noin nanometri, kun ihmishiuksen läpimitta on noin 100 000 nanometriä.
”Nykymenetelmät pystyvät parhaimmillaan tunnistamaan vain noin 40 prosenttia näytteen metaboliiteista”, sanoo Aalto-yliopiston tietotekniikan professori Juho Rousu. Rousun tutkimusryhmä on kehittänyt maailman johtavia laskennallisia ja koneoppimista hyödyntäviä pienien molekyylien tunnistusmenetelmiä jo vuosia.
Nyt ryhmä on kehittänyt uuden erittäin tarkan koneoppimismallin metaboliittien tunnistamiseen. Tutkimus julkaistiin juuri arvostetussa Nature Machine Intelligence -julkaisussa.
Metaboliittien tarkempi tunnistaminen voi auttaa tutkijoita ja lääkäreitä ymmärtämään esimerkiksi ruokavalion, liikunnan ja alkoholinkäytön vaikutuksia terveyteen sekä aineenvaihdunnan sairauksia. Rousun ryhmän malli auttaa ymmärtämään sairauksien syntyyn vaikuttavia solunsisäisiä prosesseja sekä tunnistamaan kiellettyjä aineita esimerkiksi huume- tai dopingnäytteestä.
”Tutkimuksemme tarjoaa alan tutkijoille yhden maailman tarkimmista pienien molekyylien tunnistamismenetelmistä. Avoimen lähdekoodin menetelmä voi auttaa tunnistamaan aineenvaihdunnan häiriöitä, jotka ovat monien sairauksien, kuten sydän ja verisuonitautien ja aikuistyypin diabeteksen, taustalla”, Rousu kertoo.
Ohi pullonkaulasta
Metaboliittien tunnistamiseen käytetään erityisen tarkkoja mittauslaitteita. Yleisin tunnistustapa perustuu metaboliittien massan sekä poistumisajan analyysiin.
Pienet mutta merkitsevät erot laboratorioiden mittausmenetelmissä ovat estäneet mittausdatan laajamittaisen hyödyntämisen koneoppimismalleissa. Rousun tutkimusryhmän väitöskirjatutkija Eric Bach keksi tavan, jolla pullonkaula voidaan ohittaa.
”Pienten molekyylien poistumisajat vaihtelevat eri laboratorioiden välillä, mutta niiden poistumisjärjestys on vakio laboratoriosta riippumatta. Osoitimme, että tätä ominaisuutta voidaan hyödyntää koneoppimismallin opettamisessa”, kertoo Bach.
Tutkimusryhmä pystyi näin ensimmäistä kertaa yhdistämään kymmenien laboratorioiden mittausdatan, mikä mahdollisti ennenäkemättömän datamäärän hyödyntämisen.
”Opetimme koneoppimismallimme kaikella saatavilla olevalla metaboliittidatalla. Lopputuloksena on avoimeen lähdekoodiin perustuva ja maailmaan tarkimpiin kuuluva koneoppimismalli metaboliittien tunnistamiseen”, Bach kertoo.
Malli on niin tarkka, että Rousun ryhmä on onnistunut jopa metaboliittien stereokemiallisessa eli 3D-rakenteen erottelussa, mikä ei ole ennen ollut mahdollista.
”Stereokemiallisen erottelun löydökset ovat käänteentekeviä tieteilijöille, jotka ovat vuosia keskittyneet pelkkään 2D-dataan. Tämä vie koko alaa eteenpäin”, sanoo Emma Schymanski, apulaisprofessori Luxemburgin yliopistosta.
”Menetelmän sovellusalat eivät rajoitu pelkästään lääketieteeseen. Sitä voi myös käyttää erittäin pienikokoisten haitta-aineiden tunnistamiseen luonnossa tai sen avulla voidaan löytää kasvisoluista uusia molekyylejä lääkkeiden valmistukseen”, kertoo Schymanski.
Linkki tutkimusartikkeliin(nature.com)
Avainsanat
Yhteyshenkilöt
Juho Rousu
Professori
Tietotekniikan laitos
Aalto-yliopisto
puh. +358 50 415 1702
juho.rousu@aalto.fi
Eric Bach
Väitöskirjatutkija
Tietotekniikan laitos
Aalto-yliopisto
eric.bach@aalto.fi
Emma Schymanski
Professori
Luxemburgin yliopisto
puh. +352 46 66 44 5616
emma.schymanski@uni.lu
Kuvat
![Metaboliiteilla on useita tehtäviä ihmiskehossa: Ne kuljettavat energiaa, toimivat solujen rakennusaineena sekä kuljettavat viestejä solujen sisällä sekä niiden välillä. Kuvituskuva: Matti Ahlgren / Aalto-yliopisto.](/data/images/00575/abd5cbdd-2da7-475b-b9e2-954c688f97c8-w_240.png)
Linkit
Tietoja julkaisijasta
Aalto-yliopistossa tiede ja taide kohtaavat tekniikan ja talouden. Rakennamme kestävää tulevaisuutta saavuttamalla läpimurtoja avainalueillamme ja niiden yhtymäkohdissa. Samalla innostamme tulevaisuuden muutoksentekijöitä ja luomme ratkaisuja maailman suuriin haasteisiin. Yliopistoyhteisöömme kuuluu noin 13 000 opiskelijaa ja yli 4 500 työntekijää, joista 400 on professoreita. Kampuksemme sijaitsee Espoon Otaniemessä.
Tilaa tiedotteet sähköpostiisi
Haluatko tietää asioista ensimmäisten joukossa? Kun tilaat tiedotteemme, saat ne sähköpostiisi välittömästi julkaisuhetkellä. Tilauksen voit halutessasi perua milloin tahansa.
Lue lisää julkaisijalta Aalto-yliopisto
Miten rakkaus näkyy aivoissa? Tutkimus paljastaa rakkauden eri lajien aivoalueet26.8.2024 09:00:03 EEST | Tiedote
Aalto-yliopiston tutkijat kartoittivat millaista aivotoimintaa kuusi eri rakkauden lajia saa aikaan. Aivot aktivoituvat rakkaudesta läheisiä kohtaan erityisesti palkintojärjestelmän ja sosiaalisen aivotoiminnan alueilla.
Tutkijoille läpimurto kubittien energiahäviöiden mittaamisessa – mahdollistaa tulevaisuuden tehokkaammat kvanttitietokoneet22.8.2024 13:45:00 EEST | Tiedote
Aalto-yliopiston tutkijat osoittivat, miten kubittien energiahäviöt voidaan selittää yksinkertaisella kokeella. Löytö auttaa fyysikoita kehittämään tehokkaampia kubitteja esimerkiksi kvanttitietokoneita varten.
”Taivaallinen flipperi” antaa Juicelle tuplatyönnön matkalla Jupiteriin: ESA:n luotain ohittaa Kuun ja Maan19.8.2024 11:50:00 EEST | Tiedote
Aalto-yliopiston ja Ilmatieteen laitoksen tutkijat ovat olleet mukana rakentamassa PEP-mittalaitetta, joka tekee ainutlaatuisia mittauksia Maan avaruusympäristöstä ohilentojen aikana.
Suomen kuuden suurimman kaupungin ilmastotoimet vertailussa – tiivistäminen ei riitä ratkaisuksi, tutkijat korostavat15.8.2024 12:10:39 EEST | Tiedote
Aalto-yliopiston tutkijat osoittivat, että vaikka kaupunkivihreän merkitys kasvaa, kaupunkirakenteen tiivistäminen on edelleen ilmastotyön mantra, jota ei kyseenalaisteta. Kaupunkien ilmastosuunnitelmista löytyi myös eroja: Helsinki, Espoo ja Oulu näkevät kaupunkivihreän lähinnä tiiviyttä palvelevana sopeutumisena, kun taas Tampere, Turku ja Vantaa painottavat luonnonsuojelua ja yhä enemmän myös kaupunkivihreän lukuisia hyötyjä ympäristölle ja asukkaille.
Miljoonarahoitus hengittävien puuvaahtorakennusten kehittämiseen – ilmanvaihtoaukot avautuvat ja sulkeutuvat itsestään9.8.2024 11:12:30 EEST | Tiedote
Puuvaahdosta 4D-tulostamalla tehty julkisivuelementti voi säästää merkittävästi lämmitykseen ja jäähdytykseen tarvittavaa energiaa sekä kutistaa rakentamisen hiilijalanjälkeä. ”Kuulostaa scifiltä, mutta on täysin mahdollista”, hanketta vetävä Juha Koivisto kuvaa Gaudin arkkitehtuurin inspiroimaa ratkaisua.
Uutishuoneessa voit lukea tiedotteitamme ja muuta julkaisemaamme materiaalia. Löydät sieltä niin yhteyshenkilöidemme tiedot kuin vapaasti julkaistavissa olevia kuvia ja videoita. Uutishuoneessa voit nähdä myös sosiaalisen median sisältöjä. Kaikki tiedotepalvelussa julkaistu materiaali on vapaasti median käytettävissä.
Tutustu uutishuoneeseemme