A mesterséges intelligencia megtalálja és kivágja a beteg sejtet

Egyenként felismerhetőek a rákos sejtek, sőt már kivághatóak is annak a kutatásnak az eredményeképpen, amelyen magyar tudósok dolgoznak. Az MTA szegedi kutatóinak munkájára a Facebook atyja, Mark Zuckerberg alapítványa is felfigyelt olyannyira, hogy támogatni kezdte felfedezésüket.

A fent említett eredménynél persze jóval messzebb vezetnek Horváth Péternek, az MTA Szegedi Biológiai Kutatóközpont Mikroszkópos Képfeldolgozó és Gépi Tanulási csoportvezetőjének kutatásai. A bioinformatikus és kollégái egy olyan, a világon is egyedülálló egysejt-analitikai eljárást fejlesztettek ki, amely a mesterséges intelligencia segítségével ismeri fel és különíti el az egyes sejteket.

A legapróbb különbséget is meg kell találni

A szövetek, azon belül a sejtek elkülönítése és vizsgálata egyre pontosabb, ám az egysejt-analízis egészen új lehetőségeket ad majd a kutatásban -- magyarázza Horváth Péter. Ma egy adott szövetmintában az egyes sejteket egy szakember számolja meg és különíti el a sejtek megjelenése (fenotípusa) alapján. A tesztek is azt mutatják azonban, ez a felismerés és elkülönítés nem lehet százszázalékos pontosságú.

Érthető, hiszen torzíthatja az ember által végzett vizsgálat eredményét, akár az is, ha a felvétel árnyékos, vagy a sejt éppen az osztódási fázisában- vagy fedésben van, és még számos más körülmény is. Itt alapvetően egy nagyfokú tudás alapján történő döntésről van szó, ami sok mindentől függ, még akár a fáradtság vagy a bizonytalanság is befolyásolhatja a sejtek külső alapján történő elkülönítését.

Az azonos sejtek közötti egyedi eltérés vizsgálata még fontosabb, és még pontosabb analitikát is igényel a jelenleginél – teszi hozzá. Míg az orvostudományt – azon belül akár a rákgyógyítást – segítő kutatásoknál a nagy áttörést korábban a géneket érintő új felfedezések, ma már a sejtek fehérjéinek és azok szerepének minél pontosabb meghatározásán adja. Hiszen ezek a fehérjék befolyásolják – a genetikai adottságokon túl – a leginkább a sejtek működését – mondja Horváth Péter. Így ha ezen a területen egy olyan utat tudunk megnyitni, amely az egyes sejteket, és azokban az egyes fehérjéket tudja vizsgálhatóvá tenni, az újra nagyon nagy lépést jelent a diagnosztikában és ezzel a gyógyításban is.

A mesterséges intelligenciát is mesterséges intelligencia támogatja

A mesterséges intelligencia felhasználása az egy-sejt analitikában persze egyszerűnek hangzik. Miért nem használták ki a tanulni képes intelligencia adta lehetőséget már eddig is? Horváth Péter erre a felvetésre azt mondta, hogy még az intelligens szoftverek is az ember által betáplált alapadatokkal tudnak dolgozni.

Az utóbbi évek informatikai fejlesztései hozhatták el azt a lehetőséget, hogy a számtalan alapadatot is már más programok adják az általuk kifejlesztett programnak megsokszorozva az így a betáplált információt, amelyet aztán összefüggéseiben tud „kezelni” az új, folyamatosan tanuló program. Az eredmény, hogy szegedi kutatók által fejlesztett intelligens szoftver akár többmilliárdnyi sejt között is képes felfedezni az új fenotípusokat.

Megtalálja és kivágja a beteg sejteket

A szegedi kutatócsoport azonban ennél is tovább ment: a szoftvert összekötötték egy speciálisan kialakított mikroszkóprendszerrel, amely precízen körülvágja és kiemeli a mintából a megjelenésük alapján részletesebb vizsgálatra érdemes sejteket. Ez a gyakorlatban azt is jelentheti akár, hogy a rákos tumorból kiemelhető és az eddigieknél pontosabban meghatározható a rákos sejtek mibenléte.

A jelenleg legérzékenyebb tömegspektrometriai eljárások most néhány száz sejt elemzése alapján írják le az egyes sejttípusok jellemző fehérjekészletét, a szegedi kutatók mindezt mindössze néhányszor tíz sejtre tudták csökkenteni. Horváth Péter szerint a mintaméret nagyságrendnyi csökkentése hatalmas előrelépés az egyes sejtek felépítésének és működésének minél pontosabb megismerésében.

A Facebook atyja is támogatja a magyar kutatást

Nem csoda, ha a szegedi eredményekre az élettudományok legnagyobb szaktekintélyei is felfigyeltek, a kutatói párbeszéd pedig értékes kapcsolódási pontokat fedett fel. A proteomika atyjának tekintett Matthias Mann, a legtöbbet idézett német kutató, a müncheni Max Planck Biokémiai Intézet vezetője és a Koppenhágai Egyetem professzora, valamint Emma Lundberg, a Stanford Egyetem és a svéd KTH Royal Institute of Technology professzora, a proteomika és a sejtbiológia területének egyik vezető fiatal kutatója is kiváló együttműködési lehetőséget látott a szegedi kutatókkal, így nemrégiben meg is kezdték a közös munkát. Kiderült az is, hogy a kutatás szorosan kapcsolódik a Chan Zuckerberg Initiative által szintén támogatott Human Cell Atlas projekthez, amely jelenleg a világ egyik legnagyobb volumenű biológiai kutatása. Célja, hogy az emberi szervezet minden egyes sejtféleségét a lehető legpontosabban jellemezze, és lényegében egy térképet adjon a különböző sejttípusok egymáshoz való viszonyáról, a szöveteken belül összeépülő sejtek kapcsolatairól, a szervek és szervrendszerek egymásra hatásáról, ezáltal pedig arról, hogy e háromdimenziós térkép változásai hogyan befolyásolják az egyes szervek és a szervezet egészének egészségi állapotát.