A biológiai jelenségek folytonos, nagy felbontású elemzést kínálja az ELKH Szegedi Biológiai Kutatóközpont munkatársainak legmodernebb fejlesztése. Modernizált módszerük segítséget nyújthat a szív- és érrendszeri megbetegedések vagy akár a daganatok molekuláris mechanizmusának a pontosabb megértésében
A Lendület Mikroszkópos Képfeldolgozó és Gépi Tanulási Csoport munkatársai Horváth Péter vezetésével kifejlesztették a korábbi Advanced Cell Classifier (ACC) szoftverük legmodernebb verzióját – olvasható az Eötvös Loránd Kutatási Hálózat (ELKH) közleményében.
Mint a közleményben írják, a legtöbb képelemző számítógépes program a biológiai folyamatokat csak szakaszokra bontva képes vizsgálni, figyelmen kívül hagyva az egyes szakaszokon belüli átmeneteket és különbségeket. Horváth Péter és kutatócsoportja ennek a problémának a megoldására hozta létre az úgynevezett Regression Plane (RP) koncepciót, amely a mikroszkópos képelemzés és a mesterséges intelligencia kombinálásával kínálja a biológiai jelenségek folytonos, nagy felbontású elemzését.
A technikával ezelőtt soha nem látott precizitással lehet feltérképezni például a sejtek osztódását, amely az egyik legalapvetőbb biológiai jelenség, egyúttal egyike a legnélkülözhetetlenebb folyamatoknak a daganatképződésnél vagy a sejtek lipidraktározását, amely a vér trigliceridszintjének meghatározásában és ezáltal a cukorbetegség kialakulásában játszik kardinális szerepet. A technikával nemcsak azt lehet megállapítani, hogy egy-egy sejt raktározott-e magában zsírt vagy sem, hanem a felhalmozás típusainak végtelen felbontású skáláját is a tudósok elé tárja.
A modern műszaki megoldás a Horváth Péter csoportja által ezelőtt kifejlesztett technikával társítva esélyt kínál egyetlen vizsgálni kívánt célsejt kiválasztására, elkülönítésére, és a benne zajló molekuláris változások értékelésére. A program – több egyéb alkalmazási eshetőség mellett – a sejtdifferenciáció folyamatának tanulmányozását is kínálja.
A szakemberek által most kifejlesztett módszer a mesterséges intelligenciának hála egy olyan modern műszaki megoldás, amely az ember precizitásával megegyező, objektív teljesítményt nyújt, ugyanakkor összehasonlíthatatlanul gyorsabbá teszi a vizsgálatokat. Érzékeny osztályozási rendszerét aktív tanulási algoritmusok alkalmazásával tették még hatékonyabbá, ezáltal a program, úgymond, kommunikálni képes a kutatókkal. „Ha példának okáért olyan morfológiával találkozik, amely még idegen a részére, akkor a felhasználó segítségét kéri a döntésben, pont úgy, miként egy gyermek kérdez, amikor bizonytalan egy kirakós játékban” – olvasható az ELKH közleményében.
Az információ alapján a Regression Plane-t a fejlesztők szabadon felhasználhatóvá tették. Fejlesztésekor fokozott figyelmet fordítottak a felhasználóbarát környezet és az hétköznapi használat kialakítására. Alkalmazását oktatóvideók támogatásával könnyítik meg a felhasználóknak.
mti