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Eine Lösung, die künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um spezifische Zellen zu erkennen und zu isolieren, wurde von Forschern des Biologischen Forschungszentrums Szegedin (Szeged) als Teil eines großen internationalen Konsortiums entwickelt. Neben der Beantwortung grundlegender biologischer Forschungsfragen kann die Methode auch für personalisierte Therapien eingesetzt werden, teilte das Mitgliedsinstitut des Ungarischen Forschungsnetzwerks (HUN-REN) auf seiner Website mit.
Das Projekt, das vom Broad Institute in den USA und der Chan Zuckerberg Initiative unterstützt wird, zielt auf die Perfektionierung einer zuvor entwickelten, weltweit einzigartigen Einzelzellanalysemethode ab, die durch die Untersuchung der Bausteine des Organismus selbst kleinste Unterschiede in biologischen Proben aufspüren kann und so ein besseres Verständnis zellbiologischer Prozesse und pathologischer Veränderungen ermöglicht.
Die jetzt vollständig automatisierte und mit äußerster Präzision angewandte Methode ermöglicht es den Forschern, die einzigartigen Merkmale oder Phänotypen zu analysieren, die auf der Ebene der einzelnen Zellen zum Ausdruck kommen.
Die zellulären Veränderungen, die in biologischen Proben mit Milliarden von Zellen festgestellt werden können, spiegeln Defekte in der Funktionsweise des Körpers wider, aber auch beispielsweise die zellulären Auswirkungen von Medikamentenbehandlungen. Das komplexe Mikroskopiesystem unter der Leitung von Péter Horváth kann mithilfe von KI vollautomatisch und ohne menschliches Zutun einzelne Zellen in jeder Gewebeprobe finden, die sich von ihrer Umgebung unterscheiden.
Hahh, those moments. I am happy. pic.twitter.com/QxgKC6ut5U
— Peter Horvath (@hpke1980) April 2, 2024
In einem kürzlich in Nature Communications veröffentlichten Artikel beschreibt das Forscherteam ein Projekt zum Arzneimittelscreening, bei dem es eine Stichprobe von rund 8 Millionen Bildern verwendeten, um die KI so zu trainieren, dass sie Zellphänotypen erkennt, die sich als Reaktion auf verschiedene Arzneimittelbehandlungen verändern.
Der Schlüssel zum vollautomatischen Zellerkennungs- und Zellauffindungsprozess liegt in der kontinuierlichen Verbesserung der von den Szegediner Forschern entwickelten Mikroskopiesysteme und der raschen Entwicklung der zugehörigen Algorithmen der künstlichen Intelligenz. Das bahnbrechende automatisierte Zellgewinnungsverfahren des Teams basiert auf der Kombination von zwei Mikroskoptypen: ein Mikroskop, das einen extrem hochauflösenden KI-Algorithmus verwendet, um die Grenzen von Zellen, die sich von ihrer Umgebung unterscheiden, genau zu bestimmen, und ein anderes, weniger hochauflösendes, aber sehr leistungsfähiges Mikroskop, das künstliche Intelligenz verwendet, um dieselben Zellen zu finden und sie mit einer Genauigkeit von weniger als einem Bruchteil eines Mikrometers aus der Probe zu extrahieren.
Our new @napari_imaging annotation tool is out today on Biorxiv. We hope it will help the community. Please spread the word and RT.@BIOMAGlab #deeplearning @spreka007 https://t.co/W9mJQ9WMer pic.twitter.com/YvNODobjow
— Peter Horvath (@hpke1980) January 17, 2024
Das vollautomatische Verfahren, das im März in der Fachzeitschrift Briefings in Bioinformatics beschrieben wurde, stellt einen großen Fortschritt in der Zelldiagnostik dar und ermöglicht die Untersuchung von Tausenden von Proben und Zehnmillionen von Zellen pro Tag.
Dies wird es unter anderem ermöglichen, dass die Einzelzellanalysemethode des Teams von einigen Partnern des Konsortiums bei der personalisierten Behandlung von Melanomen in einem Pilotprojekt eingesetzt werden kann.
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Via MTI Beitragsbild: Single-Cell Technologies (X)