Szegedi kutatást támogat Zuckerberg alapítványa
A Chan Zuckerberg Initiative kutatási támogatását ítélték oda a szegedi Horváth Péter bioinformatikus csoportjának.
Több más szegedi kutatócsoporttal együttműködve világviszonylatban is egyedülálló egysejt-analitikai eljárást fejlesztettek ki és tökéletesítenek annak érdekében, hogy a szervezet építőköveinek egyedi elemzésével a legapróbb eltéréseket is felfedezhessék, utat nyitva ezzel a sejtbiológiai folyamatok és a kóros elváltozások jobb megértésének. Horváth Péter szerint a mesterséges intelligencia jelenleg zajló forradalma a legmodernebb molekuláris módszerekkel kombinálva megalapozhatja a következő évtized orvosbiológiai áttöréseit.
Mára egyre szélesebb körben elfogadott tény, hogy a génjeinkben kódolt információk mellett legalább ennyire fontosak a sejtek szintjén ténylegesen kifejeződő, egyedi jellegek (ún. fenotípusok), amelyek eltérései jól tükrözik a szervezet működésének hibáit. E dinamikus változások precíz elemzéséhez rendkívül nagy segítséget jelentenek a nagy érzékenységű mikroszkóprendszerek és bonyolult informatikai feldolgozó rendszerekkel való összekapcsolásuk.
Horváth Péter, az MTA Szegedi Biológiai Kutatóközpont Mikroszkópos Képfeldolgozó és Gépi Tanulási Csoportjának vezetője úttörő munkát végez a mesterséges intelligenciával támogatott, sejtalapú elemzés területén: a kutatócsoportja által fejlesztett, folyamatosan tanuló intelligens szoftverek akár többmilliárdnyi sejt között is képesek felfedezni új fenotípusokat. Sőt, a szegedi kutatók által kialakított mikroszkóprendszer ennél is többet tud: precízen körülvágja és kiemeli a mintából a megjelenésük alapján részletesebb vizsgálatra érdemes sejteket. A szegedi eredményekre az élettudományok legnagyobb szaktekintélyei is felfigyeltek, a kutatói párbeszéd pedig értékes kapcsolódási pontokat fedett fel.
A mesterséges intelligencia forradalmi fejlődését jól szemlélteti egy közelmúltbeli bioinformatikai világverseny, ahol közel négyezer csoport mérte össze tudását. A feladat egy olyan mikroszkópos képelemző szoftver fejlesztése volt, amely az algoritmus által még soha nem látott képeken is képes minden egyes sejtet megtalálni. A szegedi Horváth Péter vezette kutatócsoport olyan programot készített, amelyben egy mesterségesintelligencia-algoritmus állít elő mesterséges képeket, és ezek alapján egy másik mesterségesintelligencia-algoritmust tanít a képeken fellelhető objektumok (jelen esetben sejtek) felismerésére. A gépi tanulás olyannyira hatékonynak bizonyult, hogy a szegedi csoport élesben futtatott nucleAIzer szoftvere szinte egyetlen sejtet sem hagyott felfedezetlenül a tetszőleges mintákról készült felvételeken, és a legmagasabb pontszámot érte el. A kutatócsoport ezt a gépi tanulási módszert fogja továbbfejleszteni a Mark Zuckerberg és felesége, Priscilla Chan alapítványa által felkarolt Deep Visual Proteomics projektben.
