Een nieuw computermodel kan voorspellen welke organismen in staat zijn tot fagocytose – het proces waarbij cellen vaste deeltjes opslokken. De aanpak is gebaseerd op machinaal leren om eigenschappen te identificeren die verband houden met fagocytose, zoals de aanwezigheid van specifieke eiwitten of genen.

Fagocytose is een fundamenteel biologisch proces dat cruciaal is voor verschillende functies, waaronder immuniteit en opname van voedingsstoffen. Het is wijdverspreid in verschillende organismen, maar de aanwezigheid of afwezigheid ervan kan zelfs tussen nauw verwante soorten variëren. Daarom is het begrijpen van de evolutionaire oorsprong en drijfveren van fagocytose essentieel voor het begrijpen van de diversiteit van het leven.

Het nieuwe model, ontwikkeld door onderzoekers van de Universiteit van Californië, San Diego, biedt een krachtig hulpmiddel om dit onderwerp te onderzoeken. Het combineert machine learning-technieken met evolutionaire analyses om sleutelfactoren te identificeren die verband houden met fagocytose bij een breed scala aan organismen.

Om het model te trainen gebruikten de onderzoekers een dataset van meer dan 2500 organismen, waaronder bacteriën, archaea, protisten en dieren. Ze haalden genetische, biochemische en fenotypische informatie voor elk organisme eruit en gebruikten machine learning-algoritmen om patronen en kenmerken te identificeren die verband houden met fagocytose.

Het model voorspelde met succes de aan- of afwezigheid van fagocytose in verschillende organismen met hoge nauwkeurigheid. Het onthulde ook belangrijke evolutionaire gebeurtenissen en aanpassingen die verband hielden met de opkomst en diversificatie van fagocytose.

De onderzoekers identificeerden een set van 10 eiwitten en 10 genen die sterk geassocieerd zijn met fagocytose. Deze eiwitten zijn betrokken bij verschillende cellulaire processen, zoals membraanremodellering, cytoskeletdynamiek en signaalroutes. De genen zijn voornamelijk betrokken bij het reguleren van de expressie van fagocytose-gerelateerde eiwitten.

Het model voorspelt dat fagocytose onafhankelijk evolueerde in verschillende geslachten, waaronder bacteriën, archaea, protisten en dieren. Dit suggereert dat fagocytose ontstond als gevolg van convergente evolutie, aangedreven door de potentiële voordelen ervan voor de opname van voedingsstoffen en de verdediging tegen pathogenen.

Over het geheel genomen biedt het nieuwe computermodel een waardevol hulpmiddel voor het bestuderen van de evolutie en diversiteit van fagocytose. Het kan helpen potentiële fagocytische organismen te identificeren, experimenteel onderzoek te begeleiden en licht te werpen op de bredere evolutionaire geschiedenis van dit cruciale biologische proces.