Hatalmas előrelépés a sejtszintű diagnosztika terén
Egyes sejtek felismerésére és elkülönítésére dolgoztak ki mesterséges intelligenciát (MI) használó megoldást a Szegedi Biológiai Kutatóközpont munkatársai egy nagy nemzetközi konzorcium részeként. A sejtszintű diagnosztikai eljárás a biológiai alapkutatási kérdések megválaszolása mellett akár egyénre szabott terápiákhoz is alkalmazható – közölte a Magyar Kutatási Hálózathoz tartozó intézmény a honlapján.
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 Communicationsben közelmúltban megjelent publikációban a kutatócsoport egy olyan gyógyszerszűrési munkát mutat be, amelynek keretében mintegy
8 millió 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 rendkívül 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 márciusba a 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. Ez teszi többek között lehetővé, hogy a kutatócsoport egysejt-analitikai eljárását a konzorcium egyes partnerei kísérleti jelleggel már a melanóma személyre szabott kezelésében is alkalmazzák.
Forrás: MTI, kép: Unsplash
Hozzászólásokhoz gördülj a kapcsolódók alá!
Kedves olvasó,
ha nem vagy még támogató, lépj be a Klubba ITT. Csupán havi két kiló kenyér áráért elérsz minden támogatói tartalmat. Alkalmi támogatásra Paypalon keresztül van lehetőség (kattints a kis gombra!).
Ha egyik mód sem megfelelő, de szeretnéd támogatni a Cenwebet és a rezervátumot, akkor keress minket mailben a centauri16@gmail.com címen. Segítségedet előre is köszönjük!
még több orvostudomány
