Nowe badania: AI wykrywa raka i infekcje wirusowe z precyzją na poziomie nanometrów
WarsawNaukowcy opracowali sztuczną inteligencję zdolną do wykrywania komórek nowotworowych oraz wczesnych infekcji wirusowych z bardzo wysoką precyzją. Szczegóły tego odkrycia zostały opublikowane w czasopiśmie Nature Machine Intelligence. Sztuczna inteligencja, nazwana AINU (Sztuczna Inteligencja Jądra), analizuje szczegółowe obrazy uzyskane za pomocą techniki mikroskopii STORM, która dużo lepiej pokazuje struktury komórkowe niż tradycyjne mikroskopy. Dzięki tym obrazom AINU potrafi dostrzegać zmiany w komórkach o wielkości nawet 20 nanometrów.
AINU potrafi rozpoznać układ i rozmieszczenie elementów jądrowych.
- Rozróżniać komórki rakowe od zdrowych
- Wykrywać wczesne infekcje wirusowe
- Precyzyjnie identyfikować komórki macierzyste
AINU potrafi wykrywać drobne zmiany w DNA zaraz po infekcji wirusowej. Dzięki temu lekarze mogą szybciej diagnozować i leczyć choroby, ponieważ zmiany te są identyfikowane w ciągu godziny od zarażenia.
Tradycyjne metody wykrywają infekcje poprzez poszukiwanie widocznych objawów lub znaczących zmian w komórkach, które potrzebują czasu, aby się pojawić. AINU jest dokładne, ponieważ wykorzystuje konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do szybkiej analizy wysokiej jakości danych wizualnych. Dzięki tej metodzie zmienia się sposób, w jaki badacze i lekarze rozumieją postęp choroby na poziomie molekularnym.
Pomimo postępów, stosowanie technologii AINU w szpitalach i klinikach napotyka na trudności. Specjalistyczne narzędzia do obrazowania STORM są drogie i zazwyczaj dostępne jedynie w czołowych laboratoriach badawczych. Ponadto, obecnie przy użyciu obrazowania STORM można analizować tylko kilka komórek naraz, co nie jest praktyczne w przypadku testów klinicznych, które wymagają szybkiej analizy wielu komórek jednocześnie.
Postępy w technologii obrazowania STORM mogą wkrótce uczynić to wyposażenie bardziej przystępnym cenowo, co mogłoby doprowadzić do jego wykorzystania w szpitalach i klinikach. Naukowcy już planują eksperymenty, które pomogą rozwiązać obecne problemy.
AINU przydaje się w badaniach nad komórkami macierzystymi, pomagając w identyfikacji komórek pluripotencjalnych, które mogą przekształcić się w dowolny typ komórki w organizmie. Ta metoda oparta na sztucznej inteligencji jest szybsza i nie wymaga użycia zwierząt do oceny jakości komórek macierzystych. Może to usprawnić terapie z użyciem komórek macierzystych, czyniąc je szybszymi, bezpieczniejszymi i bardziej efektywnymi.
AINU to znaczący postęp w diagnostyce medycznej. Umożliwia dostrzeżenie bardzo małych zmian w komórkach, co może prowadzić do szybszych i bardziej spersonalizowanych terapii chorób jak rak i infekcje wirusowe. Choć jeszcze napotyka pewne wyzwania, jego potencjał do zastosowania w klinikach i przyspieszenia badań jest bardzo obiecujący.
Badanie jest publikowane tutaj:
http://dx.doi.org/10.1038/s42256-024-00883-xi jego oficjalne cytowanie - w tym autorzy i czasopismo - to
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-x20 listopada 2024 · 17:56
Przełom w AI: Maszyny uczą się rozróżniać tekstury powierzchni dzięki technologii kwantowej
18 listopada 2024 · 14:36
Precyzyjne badanie zachowań myszy dzięki AI i mniejszej liczbie zwierząt w eksperymencie
16 listopada 2024 · 17:49
Badania nad zwiększeniem zaufania pasażerów do autonomicznych pojazdów dzięki XAI i nowym strategiom
Udostępnij ten artykuł