Új szintre emelték a mesterséges intelligencia alapú képdiagnosztikát az SZBK kutatói

2022. máj. 26. | Hírek

Horváth Péter és kutatócsoportja Matthias Mann-nal és Emma Lundberggel közös konzorcium keretében kifejlesztette az egysejt-proteomikai mikroszkópos képfeldolgozás módszerét (Deep Visual Proteomics), amely egyesíti a mesterséges intelligencia vezérelte sejt felismerő algoritmust az automatizált lézer-mikrodisszekcióval és ultra-nagy érzékenységű tömegspektrometriával. A módszer lényege röviden, hogy a sejtfelismerő algoritmus a kiválasztott szövetminta digitális felvételén kijelöli a kóros sejteket, amiket azután a  lézer-mikrodisszekciós mikroszkóp mikrométer pontossággal kivág. Ezt követően pedig tömegspektrometriával elemzik a kiválasztott sejtek fehérjetartalmát. A sejtek teljes fehérje készletének a vizsgálata hatalmas ugrást jelent a mesterséges intelligenciát alkalmazó mikroszkópos képfeldolgozás területén, hiszen a kimetszett sejtek analízise eddig csak genomi szinten volt lehetséges. Ez az innovatív eljárás áttörést jelenthet a rákos megbetegedések korai diagnosztikájában és a személyre szabott terápiák kidolgozásában. A kutatók eredményeiket a rangos Nature Biotechnology folyóiratban publikálták.

A Deep Visual Proteomics módszerről bővebben az ELKH oldalán érhető el magyar nyelvű összefoglaló: https://elkh.org/hirek/vilagviszonylatban-uj-mesterseges-intelligenciara-epulo-feherje-es-rakkutatasi-eljarast-dolgoztak-ki-az-szbk-kutatoi/