Vendel
10 °C
24 °C
Index - In English In English Eng

Zuckerberg alapítványa támogatja a szegedi AI-kutatásokat

2019.07.10. 16:19

A Chan Zuckerberg Initiative kutatási támogatását ítélt oda egy szegedi bioinformatikus csoportnak. A magyar kutatók több más szegedi kutatócsoporttal együttműködve világviszonylatban is egyedülálló egysejt-analitikai eljárást fejlesztettek ki és tökéletesítenek annak érdekében, hogy a szervezet építőköveinek egyedi elemzésével a legapróbb eltéréseket is felfedezhessék, utat nyitva ezzel a sejtbiológiai folyamatok és a kóros elváltozások jobb megértésének.

Horváth Péter, az MTA Szegedi Biológiai Kutatóközpont Mikroszkópos Képfeldolgozó és Gépi Tanulási Csoportjának vezetője úttörő munkát végez a mesterséges intelligenciával támogatott, sejtalapú elemzés területén: a kutatócsoportja által fejlesztett, folyamatosan tanuló intelligens szoftverek akár többmilliárdnyi sejt között is képesek felfedezni új fenotípusokat. Sőt, a szegedi kutatók által kialakított mikroszkóprendszer ennél is többet tud: precízen körülvágja és kiemeli a mintából a megjelenésük alapján részletesebb vizsgálatra érdemes sejteket. A szegedi eredményekre az élettudományok legnagyobb szaktekintélyei is felfigyeltek, a kutatói párbeszéd pedig értékes kapcsolódási pontokat fedett fel.

Az algoritmus által azonosított és kijelölt sejtek különféle szövetekben
Az algoritmus által azonosított és kijelölt sejtek különféle szövetekben
Fotó: MTA SZBK

Hogy mik azok a fenotípusok? Az egyre szélesebb kutatói konszenzus szerint a génjeinkben kódolt információk mellett legalább ennyire fontosak a sejtek szintjén ténylegesen kifejeződő, egyedi jellegek, a fenotípusok. Ezek eltérései jól tükrözik a szervezet működésének hibáit, és dinamikus változásaik precíz elemzéséhez rendkívül nagy segítséget jelent a proteomika, azaz a nagy érzékenységű mikroszkóprendszerek és bonyolult informatikai feldolgozó rendszerek összekapcsolása, amivel lehetővé válik a fehérjék teljes körű, összetett, minőségi és funkcionális vizsgálata.

A Chan Zuckerberg Initiative támogatásra érdemesnek ítélte a szegedi kutatók és nemzetközi partnereik munkáját. A mélytanulási algoritmusokkal ötvözött, mikroszkópos egysejtanalízis proteomikai alkalmazására („deep visual proteomics”) szánt kooperatív kutatás egyedülálló célkitűzése egy olyan intelligens képfeldolgozó rendszer kialakítása, amely

  • képes az emberi szövetek minden egyes sejtjét felismerni;
  • az eltérő fenotípusú sejteket szétválogatni;
  • a különféle sejttípusokat kinyerni; és
  • a bennük lévő összes fehérjét kvantitatívan jellemezni.

Horváth Péter szerint a mesterséges intelligencia jelenleg zajló forradalma a legmodernebb molekuláris módszerekkel kombinálva megalapozhatja a következő évtized orvosbiológiai áttöréseit.

A szegedi kutatásokról bővebben az MTA oldalán olvashatnak.