Mesterséges intelligencia kutatását támogatja Zuckerberg alapítványa, a Chan Zukerberg Initiative.

A szegedi bioinformatikus Horváth Péter csapata együttműködve más, szintén szegedi kutatócsoportokkal egy olyan egysejt-analítikai eljárást dolgoztak ki és fejlesztenek, mely méltán nyerte el az alapítvány támogatását. Nem csoda, hisz  az eljárás világviszonylatban is egyedülálló.

A lényeg

A kutatás arra irányul, hogy a szervezet legkisebb építőköveinek egyedi elemzésével a legapróbb eltéréseket is felfedezhessék, utat nyitva ezzel a sejtbiológiai folyamatok és a kóros elváltozások jobb megértésének. Horváth Péter szerint a mesterséges intelligencia jelenleg zajló forradalma a legmodernebb molekuláris módszerekkel kombinálva megalapozhatja a következő évtized orvosbiológiai áttöréseit. Így már könnyen érthetővé válik, hogy miért figyelt fel és tartotta támogatására méltónak a kutatást Zuckerberg alapítványa.

Innováció

A mélytanulási algoritmusokkal (deep learning, a legtrendibb mesterséges intelligencia technológia) 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.

Ez utóbbi lépés egyben a fehérjeanalitika jelentős továbbfejlesztését is magában foglalja. Célja, hogy minél kisebb mintamennyiségből – mindössze néhányszor tíz sejtből – precízen és specifikusan lehessen jellemezni a szervezetet alkotó minden egyes sejtféleséget. A jelenleg rendelkezésre álló legérzékenyebb tömegspektrometriai eljárások néhány száz sejt elemzése alapján írják le az egyes sejttípusok jellemző fehérjekészletét. A mintaméret nagyságrendnyi csökkentése viszont hatalmas előrelépés lenne az egyes sejtek felépítésének és működésének minél pontosabb megismerése irányában.

Jövőkép

Az élő szervezetek génkészletét és a gének kölcsönhatásait vizsgáló genomika alig négy évtizedre visszatekintő térhódítása után a sejtek egyedi fehérjekészletének feltérképezése hozhatja a következő nagy áttörést napjaink legfontosabb orvosbiológiai kérdéseinek megválaszolásában. A betegségek hátterében álló mélyebb összefüggések megértése a kóros folyamatok terápiás befolyásolására és megelőzésükre is felbecsülhetetlen hatással lehet. A fehérjék teljes körű minőségi és funkcionális vizsgálatát jelentő proteomikai elemzések kulcsfontosságúak lehetnek a modern gyógyászat további fejlődéséhez. Ehhez pedig nélkülözhetetlen eszközt biztosítanak azok a mesterséges intelligenciára és mélytanulásra épülő algoritmusok, amelyek lehetővé teszik a komplex szövetek sejtszintű elemzését. Beleértve az egyes mintákról készült több százezer vagy milliónyi felvétel feldolgozását, beleértve sokmilliárdnyi sejt precíz osztályozását és a jól definiált fenotípusok egyedi jellemzését.

A szegedi Horváth Péter vezette kutatócsoport olyan programot készített, amelyben egy mesterségesintelligencia-algoritmus állít elő mesterséges képeket. Majd ezek alapján egy másik mesterségesintelligencia-algoritmust tanít a képeken fellelhető objektumok (jelen esetben sejtek) felismerésére.

A gépi tanulás olyannyira hatékonynak bizonyult, hogy a szegedi csoport élesben futtatott nucleAIzer szoftvere szinte egyetlen sejtet sem hagyott felfedezetlenül a tetszőleges mintákról készült felvételeken. A kutatócsoport ezt a gépi tanulási módszert fogja továbbfejleszteni a Mark Zuckerberg és felesége, Priscilla Chan alapítványa által felkarolt Deep Visual Proteomics projektben.

A szegedi eredményekre az élettudományok legnagyobb szaktekintélyei is felfigyeltek, a kutatói párbeszéd pedig értékes kapcsolódási pontokat fedett fel. A szegedi kutatócsoport munkájáról és jövőbeni terveiről Horváth Péter az mta.hu-nak elmondta: a BIOMAG a jelen kihívásaihoz igazodva egy valóban interdiszciplináris kutatócsoport. Gerincét informatikus és matematikus kutatók alkotják, emellett erős a biológiai és a mérnöki tudományok képviselete is. A támogatás mértékére vonatkozó kérdésre Horváth Péter azt közölte az MTI-vel, hogy a pontos összegről még folynak a tárgyalások, de százmillió forintos nagyságrendről van szó.

A kutatás további részleteiről az MTA oldalán olvashat.
Forrás: MTA