Mesterséges intelligencia a sejtfelismerés szolgálatában
A Szegedi Biológiai Kutatóközpont (SZBK) kutatói mesterséges intelligenciát (MI) alkalmaznak sejtek felismerésére és elkülönítésére, amely nemzetközi konzorciumi együttműködés keretében jött létre, és potenciálisan egyénre szabott terápiákhoz is hozzájárulhat.
A kutatók által fejlesztett eljárás a biológiai alapkutatásban és az egyénre szabott terápiákban egyaránt alkalmazható, amit a Magyar Kutatási Hálózathoz (HUN-REN) tartozó intézmény honlapján ismertettek. Az amerikai Broad Institute és a Chan Zuckerberg Initiative támogatásával zajló projekt célja egy korábban kifejlesztett egysejt-analitikai módszer tökéletesítése, amely képes a biológiai mintákban lévő legapróbb eltérések felfedezésére, így elősegítve a sejtbiológiai folyamatok és kóros elváltozások jobb megértését. A módszer automatizált és rendkívül precíz, lehetővé téve az egyedi sejtek jellegzetességeinek elemzését.
A Horváth Péter által vezetett kutatócsoport által kifejlesztett komplex mikroszkóprendszer képes a MI segítségével automatizáltan felismerni és kiemelni a környezetüktől eltérő egyedi sejteket a szövetmintákból, amelyeket aztán részletes analitikai vizsgálatoknak vetnek alá. A rendszer teljesen automatizáltan, emberi beavatkozás nélkül képes megtalálni ezeket a sejteket.
A Nature Communications folyóiratban megjelent publikációban a kutatócsoport egy olyan gyógyszerszűrési munkát ismertet, ahol 8 millió képből álló mintán tanították be a MI-t a gyógyszeres kezelések hatására megváltozó sejtfenotípusok felismerésére.
A sejtfelismerési és sejtkinyerési eljárás kulcsa a mikroszkóprendszerek és az MI-algoritmusok folyamatos fejlesztése. Az automatizált sejtkinyerés alapját kétféle mikroszkóp kombinálása képezi: az egyik nagy felbontású eszköz az MI segítségével jelöli ki a sejtek határvonalait, míg a másik, kisebb felbontású mikroszkóp kiemeli azokat a mintából, a mikrométer töredékénél is kisebb pontossággal.
A Briefings in Bioinformatics folyóiratban bemutatott teljesen automatizált folyamat lehetővé teszi több ezer minta és több tízmillió sejt naponta történő vizsgálatát, ami jelentős előrelépést jelent a sejtszintű diagnosztikában.
A kutatócsoport eljárását a konzorcium egyes partnerei már a melanóma személyre szabott kezelésében is kísérleti jelleggel alkalmazzák.
