2021. 11. 08. - 08:50
Nagyobb pontossággal azonosíthatja betegségek biomarkereit a mesterséges intelligencia
Új módszert dolgoztak informatikusok a betegségek biomarkereinek precíz azonosítására, mesterséges intelligencia segítségével.
A jövőben még jobban pontosíthatóvá válhat a betegségek azonosítása a mesterséges intelligencia jóvoltából.
A kutatók mély tanulási hálózatot fejlesztenek, amely képes az eddiginél jóval nagyobb pontossággal kimutatni a betegségek biomarkereit – azaz, olyan vegyületeket, amelyek jelzik egy-egy kór jelenlétét.
Mély neurális hálózatot alkottak a Waterloo-i Egyetem Cheriton Számítógéptudományi Karának szakértői, amely 98 százalékban ki tudja mutatni a peptid jellemzőit egy adathalmazban. Ez azt jelenti, hogy a tudósok és az orvosok nagyobb eséllyel fedezhetik fel a lehetséges betegségeket szövetminta elemzéssel.
Számos technika létezik már napjainkban is a betegségek kimutatására biominták fehérjeszerkezetének analizálásával. Olvasd el: A szívelégtelenség láthatatlan jeleit is azonosíthatja a mesterséges intelligencia
Új módszert fejlesztettek ki betegségek pontosabb azonosítására a kutatók
A számítógépes programok egyre inkább szerepet játszanak ebben a folyamatban, elemezve az ilyen vizsgálatok során előállított, nagy mennyiségű adatot, hogy meghatározzák a betegség specifikus markereit.
„A jelenlegi programok gyakran pontatlanok, alapvető funkcióikat emberi hiba korlátozhatja – mondta Fatema Tuz Zohora, a Cheriton Számítástudományi Iskola PhD kutatója. – A kutatásunk során olyan mély neurális hálózatot hoztunk létre, amely 98 százalékban képes kimutatni a peptidjellemzőket egy adathalmazban. Azon munkálkodunk, hogy pontosabbá tegyük a betegség-felismerést, így biztosítva az egészségügyi szakemberek számára a legjobb eszközöket” – fogalmazott.
A peptidek aminosavláncok, melyek fehérjéket alkotnak az emberi szövetben - ezek a kis láncok gyakran mutatják a betegség sajátos markereit. Olvasd el: Saját algoritmust fejlesztett egy kórház a szembetegségek azonosítására
A jobb teszteléssel számos kór korábban és nagyobb pontossággal észlelhető.
Zohora és kutatócsoportja a PointIso nevet adta új mély tanulási hálózatának. Ez a gépi tanulás vagy a mesterséges intelligencia egy formája, melyet a biológiai mintákból származó, meglévő szekvenciák hatalmas adatbázisára képeztek ki.
„A betegség biomarkerek kimutatására szolgáló egyéb módszerek általában sok paraméterrel rendelkeznek, ezeket a helyszíni szakértőknek manuálisan kell beállítaniuk – magyarázta Zohora. – Ám az új, mély neurális hálózatunk magát a paramétereket tanulja meg, ami nemcsak pontosabb, hanem automatizálja is a betegség biomarkerek felfedezésének megközelítését.”
Az új program egyedülálló, már csak azért is, mert nem egyfajta kór keresésére tanítják - számtalan betegséghez kapcsolódó biomarkert azonosítani tud, beleértve a szívbetegségeket, a rákot és a koronavírust is.
Mindenféle betegség biomarkerének felfedezésére alkalmazható – hangsúlyozta Zohora. Hozzátette: mivel ez alapvetően egy mintafelismerő modell, bármilyen kis objektum detektálására felhasználható nagy mennyiségű adathalmazon belül.
Rengeteg alkalmazás létezik az orvostudományban és a tudományban, s izgalmas látni, milyen lehetőségek nyílnak meg ezen a kutatáson és a tudományon keresztül, miként segíthet az embereken a fejlett technológia – fogalmazott a szakember.
L.A.
