Az áttétes bőrrák kockázatát mutatja ki a mesterséges intelligencia
Az UT Southwestern Medical Center kutatói által kidolgozott megoldásról a Cell Systems című szaklapban jelent meg egy tanulmány, amely azt vizsgálta, hogy a mesterséges intelligencia alapú eszközök hogyan forradalmasíthatják a rák és más betegségek patológiáját.
"Most már rendelkezünk egy általános keretrendszerrel, amely lehetővé teszi, hogy szövetmintákat vegyünk, és megjósoljuk a betegségeket előidéző, sejteken belüli folyamatokat. Olyan mechanizmusokról beszélhetünk, amelyek jelenleg más módon nem hozzáférhetők" - mondta a tanulmány vezetője és az UTSW Lyda Hill Bioinformatikai Tanszékének professzora és elnöke, Gaudenz Danuser, PhD. Hozzátette, hogy a mélytanuláson alapuló módszerekkel az MI-technológia képes megkülönböztetni az emberi szem számára láthatatlan különbségeket a képeken.
A kutatók azt javasolták, hogy a mesterséges intelligencia technológiát a betegségek jellemzőiben lévő különbségek keresésére használják, hogy betekintést nyújtsanak a diagnózisokba, vagy hogy irányítsák a kezelési terveket. Danuser szerint azonban a mesterséges intelligencia által megkülönböztetett eltérések jellemzően nem értelmezhetők konkrét sejtkarakterek szempontjából, ami megnehezíti a módszer klinikai alkalmazását.
Súlyos szövődményekre figyelmeztethet a mesterséges intelligencia
E kihívás megoldására Danuser és csapata az MI-t arra használta, hogy a magas és alacsony metasztatikus potenciállal rendelkező melanomasejtek képein különbségek után kutasson. A csapat ezután visszafejtette a mesterséges intelligencia eredményeit, hogy kimutassák, a kép mely jellemzői felelősek a különbségekért.
A kutatók hét páciens tumormintáit és a betegségük előrehaladásáról rendelkezésre álló információkat (beleértve az áttétképzést is) felhasználva mintegy 12.000 véletlenszerű, petri-csészében élő sejtről készítettek videót. Ez mintegy 1.700.000 nyers képet generált. A csoport ezután egy mesterséges intelligencia-algoritmus segítségével 56 különböző absztrakt numerikus jellemzőt talált a képeken.
A szakemberek felfedeztek egy olyan tulajdonságot is, amely pontosan megkülönböztette a magas és alacsony metasztatikus potenciállal rendelkező sejteket. Az absztrakt numerikus jellemző manipulálásával aztán olyan mesterséges képeket hoztak létre, amelyek kimutatták az áttétképződéssel járó, emberi szemmel nem észlelhető, látható jellemzőket.
Az erősen metasztatikus sejtek valamivel több pszeudopódia nyúlványt hoztak létre, és fokozott fényszórással rendelkeztek, ami a sejtorganellumok finom átrendeződésének tudható be.
"Hogy tovább bizonyítsák az eszköz hasznosságát, a kutatók először a 30 évig fagyasztott és Petri-csészében tenyésztett emberi melanomákból származó sejtek metasztatikus potenciálját osztályozták, majd egerekbe ültették őket. Az erősen áttétképesnek jósolt sejtek olyan daganatokat képeztek, amelyek könnyen szétterjedtek az állatokban, míg az alacsony áttétképességűnek jósolt sejtek alig vagy egyáltalán nem terjedtek" - áll a sajtóközleményben.
Danuser szerint ez a módszer további vizsgálatokat igényel, mielőtt beépíthető lenne a klinikai ellátásba, de a mesterséges intelligencia segítségével rövid időn belül lehetőség adódhat különbséget tenni a rák és más betegségek fontos jellemzői között.
V.V.
