Emberi beavatkozás nélkül találják meg a környezetüktől eltérő egyedi sejteket

Egyes sejtek felismerésére és elkülönítésére használják a mesterséges intelligenciát
Egyes sejtek felismerésére és elkülönítésére használják a mesterséges intelligenciát
Vágólapra másolva!
Egyes sejtek felismerésére és elkülönítésére dolgoztak ki mesterséges intelligenciát (MI) használó megoldást a Szegedi Biológiai Kutatóközpont munkatársai egy nagy nemzetközi konzorcium részeként. A sejtekre fókuszáló eljárás a biológiai alapkutatási kérdések megválaszolása mellett akár egyénre szabott terápiákhoz is alkalmazható – közölte a Magyar Kutatási Hálózathoz (HUN-REN) tartozó intézmény a honlapján.
Vágólapra másolva!

A sejtek szintjén kifejeződő egyedi jellegeket elemzik

A Szegedi Tudományegyetem mellett a 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.

Egyes sejtek felismerésére és elkülönítésére használják a mesterséges intelligenciát
Egyes sejtek felismerésére és elkülönítésére használják a mesterséges intelligenciát
Fotó: Immunofluorescence Wittmann

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.

 

Teljesen automatizálttá tették a sejtfelismerési és sejtkinyerési eljárást

Egy a Nature Communications tudományos szaklapban 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 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.

Emberi beavatkozás nélkül találják meg a környezetüktől eltérő egyedi sejteket
Emberi beavatkozás nélkül találják meg a környezetüktől eltérő egyedi sejteket
Fotó: Bitesizebio

A teljesen automatizált folyamat – amelyet 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.

 

(MTI)