2024. március 28. csütörtök
More

    Szegedi kutatók új eredményeket értek el a mesterségesintelligencia-alapú biológiai képelemzés területén

    A biológiai jelenségek folytonos, nagy felbontású elemzést teszi lehetővé az ELKH Szegedi Biológiai Kutatóközpont munkatársainak legújabb fejlesztése. Innovatív módszerük segítséget nyújthat a szív- és érrendszeri megbetegedések vagy akár a daganatok molekuláris mechanizmusának a pontosabb megértésében

    A Lendület Mikroszkópos Képfeldolgozó és Gépi Tanulási Csoport munkatársai Horváth Péter vezetésével kifejlesztették a korábbi Advanced Cell Classifier (ACC) szoftverük legújabb verzióját – olvasható az Eötvös Loránd Kutatási Hálózat (ELKH) közleményében. A kutatók eredményeikről a Nature Communications című folyóiratban számoltak be.

    Mint a közleményben írják, a legtöbb képelemző szoftver a biológiai folyamatokat csak szakaszokra bontva képes vizsgálni, figyelmen kívül hagyva az egyes szakaszokon belüli átmeneteket és különbségeket. Horváth Péter és kutatócsoportja ennek a problémának a megoldására fejlesztette ki az úgynevezett Regression Plane (RP) koncepciót, amely a mikroszkópos képelemzés és a mesterséges intelligencia kombinálásával lehetővé teszi a biológiai jelenségek folytonos, nagy felbontású elemzését.

    A módszerrel korábban soha nem látott precizitással lehet feltérképezni többek között a sejtek osztódását, amely az egyik legalapvetőbb biológiai jelenség, egyúttal egyike a legfontosabb folyamatoknak a daganatképződésnél vagy a sejtek lipidraktározását, amely a vér trigliceridszintjének meghatározásában és így a cukorbetegség kialakulásában játszik fontos szerepet. A módszerrel nemcsak azt lehet megállapítani, hogy egy-egy sejt raktározott-e magában zsírt vagy sem, hanem a felhalmozás típusainak végtelen felbontású skáláját is a kutatók elé tárja.

    A technológia a Horváth Péter csoportja által korábban kifejlesztett módszerrel társítva lehetőséget biztosít egyetlen vizsgálni kívánt célsejt kiválasztására, elkülönítésére, és a benne zajló molekuláris változások értékelésére. A szoftver – számos további alkalmazási lehetőség mellett – a sejtdifferenciáció folyamatának tanulmányozását is lehetővé teszi.

    A kutatók által most kifejlesztett módszer a mesterséges intelligenciának köszönhetően egy olyan technológia, amely az ember precizitásával megegyező, objektív teljesítményt nyújt, ugyanakkor összehasonlíthatatlanul gyorsabbá teszi a vizsgálatokat. Érzékeny osztályozási rendszerét aktív tanulási algoritmusok alkalmazásával tették még hatékonyabbá, így a program, úgymond, kommunikálni képe a kutatókkal. „”Ha például olyan morfológiával találkozik, amely még ismeretlen a számára, akkor a felhasználó segítségét kéri a döntésben, pont úgy, ahogy egy gyermek kérdez, amikor bizonytalan egy kirakós játékban”” – olvasható az ELKH közleményében.

    A közlemény szerint a Regression Plane-t a fejlesztők szabadon felhasználhatóvá tették. Fejlesztésekor fokozott figyelmet fordítottak a felhasználóbarát környezet és az egyszerű használat kialakítására. Alkalmazását oktatóvideók segítségével könnyítik meg a felhasználóknak.

    Forrás: MTI

    LEGUTÓBBI CIKKEK

    NE HAGYD KI!