Neue Technologie: KI erkennt Krebszellen und frühe Virusinfektionen mit nanoskaliger Präzision

Lesezeit: 2 Minuten
Durch Ernst Müller
- in
KI-Scans enthüllen Krebs- und Viruszellen.

BerlinForscher haben eine KI entwickelt, die Krebszellen und frühe Vireninfektionen mit ausgesprochen hoher Genauigkeit erkennen kann. Die Einzelheiten dieser Entdeckung sind in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence zu finden. Die KI, genannt AINU (Artificial Intelligence of the Nucleus), nutzt detaillierte Bilder aus einer Technik namens STORM-Mikroskopie, die Zellstrukturen viel besser als herkömmliche Mikroskope zeigt. Diese Bilder ermöglichen es AINU, Veränderungen in Zellen zu erkennen, die nur 20 Nanometer groß sind.

AINU kann die Struktur und Verteilung von nuklearen Komponenten erkennen.

  • Unterscheidung von Krebszellen und gesunden Zellen
  • Früherkennung von Virusinfektionen
  • Präzise Identifikation von Stammzellen

AINU kann geringfügige Veränderungen in der DNA unmittelbar nach einer Virusinfektion erkennen. Dies ermöglicht Ärzten eine schnellere Diagnose und Behandlung von Krankheiten, da diese Veränderungen innerhalb von einer Stunde nach der Infektion festgestellt werden.

Traditionelle Methoden erkennen Infektionen durch Sichtung sichtbarer Symptome oder wesentlicher zellulärer Veränderungen, die Zeit zum Auftreten benötigen. AINU ist präzise, da es Convolutional Neural Networks (CNN) verwendet, um qualitativ hochwertige visuelle Daten schnell zu analysieren. Diese Methode revolutioniert das Verständnis von Krankheitsverläufen auf molekularer Ebene für Forscher und Ärzte.

Trotz Fortschritten gibt es bei der Anwendung von AINU in Krankenhäusern und Kliniken Probleme. Die speziellen STORM-Bildgebungswerkzeuge sind teuer und normalerweise nur in führenden Forschungslabors vorhanden. Zudem untersucht die STORM-Bildgebung derzeit nur wenige Zellen gleichzeitig, was für klinische Tests, die viele Zellen in kurzer Zeit analysieren müssen, unpraktisch ist.

Fortschritte in der STORM-Bildgebungstechnologie könnten diese Ausrüstung bald erschwinglicher machen, was zu einer breiteren Verwendung in Krankenhäusern und Kliniken führen könnte. Forscher planen bereits Experimente, um aktuelle Probleme zu lösen.

AINU erleichtert die Stammzellforschung, indem es dabei hilft, pluripotente Zellen zu finden, die sich in jeden Zelltyp des Körpers verwandeln können. Diese auf künstlicher Intelligenz basierende Methode ist schneller und verzichtet auf den Einsatz von Tieren zur Identifizierung hochwertiger Stammzellen. Sie könnte Stammzellbehandlungen schneller, sicherer und effizienter machen.

AINU stellt einen bedeutenden Fortschritt in der medizinischen Diagnostik dar. Es ermöglicht uns, winzige Veränderungen in Zellen zu erkennen, was zu schnelleren und individuelleren Behandlungen von Krebs und Virusinfektionen führen kann. Obwohl noch einige Herausforderungen bestehen, ist das Potenzial für den klinischen Einsatz und die Beschleunigung der Forschung vielversprechend.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1038/s42256-024-00883-x

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Davide Carnevali, Limei Zhong, Esther González-Almela, Carlotta Viana, Mikhail Rotkevich, Aiping Wang, Daniel Franco-Barranco, Aitor Gonzalez-Marfil, Maria Victoria Neguembor, Alvaro Castells-Garcia, Ignacio Arganda-Carreras, Maria Pia Cosma. A deep learning method that identifies cellular heterogeneity using nanoscale nuclear features. Nature Machine Intelligence, 2024; DOI: 10.1038/s42256-024-00883-x
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