Egyes sejtek felismerésére és elkülönítésére dolgoztak ki mesterséges intelligenciát (MI) használó megoldást a Szegedi Biológiai Kutatóközpont munkatársai egy nagy nemzetközi konzorcium részeként. Az eljárás a biológiai alapkutatási kérdések megválaszolása mellett akár egyénre szabott terápiákhoz is alkalmazható.
Az amerikai Broad Institute, valamint a Chan Zuckerberg Initiative támogatását is élvező projekt keretében végzett kutatómunka célja, hogy a lehető legtökéletesebbre fejlessze azt a korábban kidolgozott, világviszonylatban is egyedülálló egysejt-analitikai eljárást, amely
a szervezet építőköveinek egyedi elemzésével a legapróbb eltéréseket is képes felfedezni a biológiai mintákban, lehetővé téve ezzel a sejtbiológiai folyamatok és a kóros elváltozások jobb megértését.
Az immár teljesen automatizáltan és rendkívüli precizitással alkalmazott módszerrel a kutatók az egyes sejtek szintjén kifejeződő egyedi jellegeket, fenotípusokat elemzik.
A több milliárdnyi sejtből álló biológiai mintákban felfedezhető sejtszintű eltérések jól tükrözik a szervezet működésének hibáit, de ugyanígy például a gyógyszeres kezelések sejtszintű hatásait is. A Horváth Péter vezetésével összeállított komplex mikroszkóprendszer a MI segítségével
bármilyen szövetmintában képes teljesen automatizáltan, emberi beavatkozás nélkül megtalálni a környezetüktől eltérő egyedi sejteket, amiket egy szintén MI-vezérelt, speciális mikroszkóp segítségével rendkívül precízen ki is vág a mintából, hogy azután azt a kutatók részletes analitikai vizsgálatoknak vethessék alá.
Egy a Nature Communications-ben közelmúltban megjelent publikációban a kutatócsoport egy olyan gyógyszerszűrési munkát mutat be, amelynek keretében mintegy nyolcmillió képből álló mintán tanították a mesterséges intelligenciát a különféle gyógyszeres kezelések hatására megváltozó sejtfenotípusok felismerésére.
A teljesen automatizálttá tett sejtfelismerési és sejtkinyerési eljárás kulcsa a szegedi kutatók által kialakított mikroszkóprendszerek folyamatos tökéletesítése, és az ezzel összekapcsolt mesterségesintelligencia-algoritmusok rohamléptékű fejlődése.
A kutatócsoport komoly mérföldkőnek tekinthető eljárása, az automatizált sejtkinyerés alapja kétféle mikroszkóp kombinálása: az egyik, egy nagy felbontású eszköz, MI-algoritmus segítségével rendkívül pontosan kijelöli a környezetüktől eltérő sejtek határvonalait, majd egy kisebb felbontású, de igen nagy teljesítményű másik mikroszkóp a mesterséges intelligencia segítségével megtalálja ugyanazokat a sejteket, és a mikrométer töredékénél is kisebb pontossággal kiemeli azokat a mintából.
A teljesen automatizált folyamat – melyet egy márciusi, Briefings in Bioinformatics című folyóiratban megjelent cikkben mutattak be – hatalmas előrelépés a sejtszintű diagnosztikában, mert lehetővé teszi, hogy akár több ezer mintát és ezen belül több tízmillió sejtet vizsgáljanak meg naponta. Így többek között a kutatócsoport egysejt-analitikai eljárását a konzorcium egyes partnerei kísérleti jelleggel már a melanóma személyre szabott kezelésében is alkalmazzák.
Ezek is érdekelhetnek:
Mindenki körberöhögte a magyar professzort, mígnem mérföldkőhöz ért a vakság kezelésében
A Svájcban élő Roska Botond kutatása emberek szemébe nyomogatott algagénekkel indult.
Olvass kottát, zenélj vagy énekelj kórusban, ha jót akarsz az agyadnak
A zenélést is az egészséges életmód részének kellene tekinteni – mondja egy friss kutatás.
Ezért nem jó ötlet lemondani a kézzel írásról
Kézírás vagy gépelés? Másra jó a kettő, ezért egymás mellett kell(ene) élniük.
(Forrás: HUN-REN)
