Hakukone tunnistaa aineenvaihduntatuotteet aiempaa nopeammin ja tarkemmin
Prosenttiosuus hauista, joissa oikea tunnistus on ensimmäisten osumien (top10) joukossa. Aalto-yliopiston ja Jenan yliopiston menetelmä on kilpailevia menetelmiä selvästi tarkempi.
Aalto-yliopiston ja saksalaisen Jenan yliopiston tutkijat ovat kehittäneet CSI:FingerID-hakukoneen, joka tunnistaa aineenvaihduntatuotteet tandemmassaspektrometrimittauksista yli 150 prosenttia parasta kilpailijaansa tarkemmin ja voi näin helpottaa muun muassa bio- ja lääketieteen tutkijoiden työtä. Tutkimus julkaistiin äskettäin arvostetussa PNAS-lehdessä.
Aineenvaihduntatuotteet ovat pieniä molekyylejä, kuten sokereita, rasvahappoja ja aminohappoja, jotka toimivat soluissa muun muassa energianlähteinä ja soluseinien rakennusaineina. Tutkijoille ne ovat ikään kuin jälkiä solujen toiminnasta ja tilasta.
Rakensimme tutkimuksessa koneoppimismetodeita hyödyntävän mallin, jonka ennustamia molekyylirakenteita voidaan käydä läpi samaan tapaan kuin Googlen hakukoneen hakutuloksia.
– Aineenvaihduntatuotteita on paljon, sadoistatuhansista miljooniin, ja ne kaikki näyttävät vähän samankaltaisilta. Rakensimme tutkimuksessa koneoppimismetodeita hyödyntävän mallin, jonka ennustamia molekyylirakenteita voidaan käydä läpi samaan tapaan kuin Googlen hakukoneen hakutuloksia, Aalto-yliopiston professori Juho Rousu ٳää.
Molekyylin sormenjäljet
Tutkimuksessa käytetty tandemmassaspektrometri on laite, joka pilkkoo molekyylit palasiksi ja mittaa palasten massat ja suhteelliset osuudet eli massaspektrin. Aallon ja Jenan tutkijoiden menetelmässä kustakin opetusaineiston spektristä lasketaan ensin fragmentaatiopuu, joka kuvaa, mistä palasista pilkkoutumalla kukin molekyyliosanen on syntynyt. Tämän jälkeen tutkijat opettavat koneoppimismallia suurella määrällä fragmentaatiopuita ja kutakin puuta vastaavan molekyylin ominaisuuksia eli sormenjälkiä. Kun mallille sitten annetaan uuden molekyylin spektri, se ennustaa sille todennäköiset sormenjäljet, joiden perusteella haetaan molekyylitietokannasta joukko parhaiten vastaavia molekyylejä.
Tällä hetkellä molekyylien tyypistä riippuen jopa 95 prosenttia hauista tuottaa oikean hakutuloksen 10 ensimmäisen osuman joukkoon. Tunnistamisen täsmällisyys paranee aineistoa kasvatettaessa. Tällä hetkellä mallin muodostamiseen on käytetty noin 6000 massaspektriä. Täydellisessä tilanteessa koneoppimiseen perustuva hakukone ehdottaisi aina ensimmäisenä osumana oikeaa molekyyliä, mutta se vaatii aineiston huomattavaa kasvattamista ja menetelmien kehittämistä.
Tutkimuksesta voi olla hyötyä erityisesti bio- ja lääketieteen tutkijoille. Tulevaisuuden mahdollisia sovellusalueita on esimerkiksi anti-dopingtyössä, tullin huumevalvonnassa ja rikospaikkatutkinnassa.
Tutkimus on tehty yhteistyössä Jenan yliopiston professori Sebastian Böckerin tutkimusryhmän kanssa, ja se on hyvä esimerkki Aalto-yliopiston tietotekniikkaan ja digitaalista terveyttä yhdistävästä tutkimuksesta.
äپٴᲹ:
Professori Juho Rousu
Puh. 050 415 1702
juho.rousu@aalto.fi
Linkki artikkeliin
Lue lisää uutisia
Muotoilun rooli korostuu toimitusketjun alkupäässä – Aalto-yliopisto johtaa merkittävää EU-hanketta tekstiilien värjäyskäytäntöjen uudistamiseksi
EU Horisontti-rahoitteinen MELANGE-hanke yhdistää muotoilun, teknologian ja liiketoiminnan – tavoitteena on uudistaa tekstiiliteollisuuden värjäyskäytäntöjä sekä vauhdittaa siirtymää kohti kiertotalouteen perustuvia ja kestäviä tekstiilijärjestelmiä.
Arsi Ikäheimosen väitöstutkimus: Älypuhelin voi paljastaa varhaisia merkkejä masennuksesta
Puhelin taskussa, älysormus sormessa ja aktiivisuusranneke ranteessa: arjessa mukana kulkevat laitteet keräävät lähes tauotta tietoa käyttäjästään. Tämä tieto voi auttaa masennusoireiden seurannassa ja ennustamisessa.
Professor Hironori Yoshida: “Machines should adapt to materials, not the other way around”
Professor of Formgiving believes the future of design lies in embracing irregularity rather than eliminating it. His research combines design, AI and robotics.