Élet a pixeleken túl: egysejt analízis mély tanulási és képelemzési módszerekkel
A mikroszkópia fejlődésével ma már rengeteg felvétel áll rendelkezésünkre beteg és egészséges sejtekről és szövetekről. Ezek a képek a gyógyítás szempontjából rengeteg fontos információt tartalmaznak, ennek a hatalmas adatmennyiségnek a feldolgozása azonban kihívás elé állítja a kutatókat. Az orvosoknak és a biológusoknak ezen a ponton lehet segítségére a számítástudomány, mely első lépésként képfeldolgozó algoritmusok segítségével javítja a felvételek minőségét, pontosságát, akár olyan szintig, hogy az adott mintában minden egyes sejtet/sejtmagot detektálni lehessen. Az így szegmentált képekből ezután kinyerhetők a sejtek jellemzői, vagyis számszerű adatok képezhetők, melyek már kézzel foghatóbb információkat tartalmaznak, az adatok mennyisége miatt azonban nehezen értelmezhetők, rendszerezhetők. A probléma áthidalása érdekében, a számítógépnek megtaníthatjuk, hogy melyek egy egészséges és melyek egy beteg sejt jellemzői, és ha megfelelően sok ilyen sejtet mutatunk neki, akkor képes lesz maga is felismerni ezeket – a mesterséges intelligencia segít az emberi intelligencia számára nehezen befogadható, nagy mennyiségű adat gyors feldolgozásában. Ezáltal nem csak azt tudjuk vizsgálni, hogy egy adott gyógyszer hogyan hat egy beteg, mondjuk leukémiás sejtre, akár napi több millió sejtet megfigyelve, hanem azt is, hogy az adott paciens sejtjeire milyen hatással van az adott gyógyszer. Így állítható a képfeldolgozás és a gépi tanulás a gyógyszerfejlesztés és személyre szabott gyógyítás szolgálatába. Még egy lépéssel tovább haladva, a gép által ’érdekesnek’, vagyis a szokványostól eltérőnek ítélt sejteket nem csak felismerhetjük, hanem az egysejt technológia alkalmazásával azokat körül is vághatjuk, kiemelhetjük környezetükből, és önmagukban vizsgálhatjuk őket, akár teljes DNS állományukat is feltérképezve. Így megtalálhatjuk az egyes betegségekért felelős géneket, ahogy az influenza vírus esetében munkatársaimmal sikerült is izolálnunk azt a gént, amely a vírus szervezetbe jutásáért felelős. Csoportommal tovább dolgozunk azon, hogy az általunk kifejlesztett módszerek felhasználásával, azok kombinálásával, minél hatékonyabban lehessünk az orvoslás segítségére.