Nova publicació científica a la revista Biophysical Journal

Una nova publicació, en la qual hi han contribuït Sergi Masó-Orriols, Joan Bertran i Carlo Manzo, ha estat publicada a la revista Biophysical Journal amb el títol “Inferring pointwise diffusion properties of single trajectories with deep learning”.

Quin és l’objectiu científic principal abordat a l’article, i per què és rellevant?
L’objectiu científic principal abordat en aquest article és proporcionar un mètode per caracteritzar els mecanismes que governen la difusió de partícules en escenaris biològics. És essencial determinar amb precisió les propietats difusives de les molècules per comprendre a fons processos biològics i la funció cel·lular.

Quina metodologia s’ha utilitzat? Per què?
Vam proposar un mètode d’aprenentatge automàtic basat en els transformers, les mateixes xarxes neurals que es fan servir per chatGPT per caracteritzar els processos de difusió amb propietats que varien en el temps. L’aproximació opera a nivell de trajectòria individual, predint les propietats d’interès, com el coeficient de difusió o l’exponent de difusió anòmala, a cada pas de temps de la trajectòria. Així, els canvis en les propietats difusives que es produeixen al llarg de la trajectòria emergeixen de manera natural en la predicció.

Quins són els principals resultats de l’estudi?
Vam fer servir el mètode per analitzar experiments de difusió de molècules individuals de dues proteïnes de membrana en cèl·lules vives. L’anàlisi va permetre caracteritzar paràmetres físics de les proteïnes amb una precisió superior als estudis anteriors.

Quins són els passos següents que us plantegeu a partir dels resultats obtinguts? Quines són les futures direccions per a la recerca basada en els resultats d’aquest estudi, i queden preguntes sense resposta que es podrien abordar en estudis futurs?
Estem aplicant aquest mètode per analitzar les trajectòries de proteïnes de la membrana plasmàtica en cèl·lules vives i veure com mutacions específiques modifiquen el seu comportament.