Szegedi kutatók „beszélgető szoftvere”
Korai fázisban fényt deríthetünk a szervezetben zajló kórfolyamatokra, így akár már a tünetek megjelenése előtt felfedezhetjük a kialakulóban lévő betegségek első jeleit.
A kutatási célú és felhasználóbarát kialakítású, szabadon hozzáférhető Advanced Cell Classifier (ACC v2.0) szoftver mesterséges intelligenciára és digitális képanalitkára épülő algoritmusokkal dolgozik, és újítást hoz az e célra elérhető egyéb programokkal összehasonlítva. A szegedi Horváth Péter és kutatócsoportja által írt képelemző programot bemutató közleményt a rendszerbiológia területének egyik legrangosabb nemzetközi folyóirata, a Cell Systems tette közzé (Filippo Piccinini, Tamas Balassa, et al. Advanced Cell Classifier: user-friendly machine-learning-based software for discovering phenotypes in high-content imaging data. Cell Systems. 2017).
A gépi tanulás klasszikus, „passzív” irányzatával ellentétben az ACC v2.0 szoftver nem azt várja, hogy a szakember „mondja el” a tudását a gépnek, hanem aktív kommunikációt valósít meg a biológussal vagy a patológussal. Az elemzett képi adatok alapján a program intelligens kérdéseket tesz fel, és a kapott válaszokat beépíti saját tudástárába, így egyre növekvő pontossággal képes elemezni a rendelkezésre álló képadatokat, közli az MTA honlapja, amely szerint a Zürichi Gyermekklinikával együttműködésben aszoftver alkalmazásának tesztelése zajlik, és az eredmények azt jelzik, hogy hathatósan segíti a célzott terápiát.
Akut limfoid leukémiában szenvedő betegek (n=68) vérmintáit csontvelői őssejtekkel kombinálva a kutatók olyan kísérleteket dolgoztak ki, amelyek alkalmasak a tumorsejtek gyógyszerérzékenységének vizsgálatára.
Precízebbé teheti a diagnosztikát és a személyre szabott terápiát
A normál fenotípustól eltérő sejtek felfedezésével már igen korai fázisban fényt deríthetünk a szervezetben zajló kórfolyamatokra, így akár már a tünetek megjelenése előtt felfedezhetjük a kialakulóban lévő betegségek első jeleit. Hasonlóan nagy jelentőséggel bírhat a nem szokványos képi jegyek felfedezése a diagnosztikában: ha a kórfejlődéssel való kapcsolatot sikerül tisztázni, és egysejt szintű vizsgálatokkal a kóros fenotípusú sejtek intracelluláris folyamatait is jellemezni tudjuk, új terápiás célpontokat definiálhatunk, amik a gyógyszerkutatásban és a személyre szabott terápia hatékonyságának növelésében is kiemelt szerepet játszhatnak – vázolta Horváth Péter a MedicalOnline-nak a szoftver távlati gyakorlati hasznosításának lehetőségeit.
