Изследване, публикувано в Nature Communications, демонстрира нова платформа, която има за цел да разкрие клетъчните сигнатури на болестта на Паркинсон (и не само). Тя комбинира роботизирана система за изучаване на клетките на пациентите с методи на анализ на изображения с помощта на изкуствен интелект. Чрез своята платформа за автоматизирана клетъчна култура учените от изследователския институт NYSCF, със съдействието на Google Research, успяват да идентифицират нови клетъчни сигнатури на болестта на Паркинсон, като създават и профилират над 1 млн. снимки на кожни клетки от кохорта от 91 пациенти (както и от контролна група от здрави хора).
„Традиционното откриване на лекарства не работи особено добре (особено при сложни заболявания като болестта на Паркинсон – коментира Сюзън Л. Соломон, изпълнителен директор на NTSCF. – Роботизираната технология, построена от NYSCF, ни позволява да генерираме огромни количества данни от големи групи пациенти и да открием нови сигнатури на заболяването, които да залегнат в основата на нови лекарства, които реално работят.“
„Това демонстрира по идеален начин колко способен е изкуственият интелект при проучването на заболявания“, добавя Марк Бренди, софтуерен инженер от Google Research.
Учените използват своята система, за да изолират и разширят кожни клетки, наречени фибробласти, да обозначат различни техни части с помощта на техника, наречена „клетъчно боядисване“, и да създадат хиляди снимки (чрез оптична микроскопия), богати на съдържание. Впоследствие получените изображения се подават на изкуствен интелект, който идентифицира характеристики, специфични за клетките на болните пациенти. Впоследствие те могат да бъдат използвани за различаването им от тези на здравата контролна група.
„Тези методи, използващи изкуствен интелект, могат да открият общи характеристики между клетките на пациентите – характеристики, които не бихме могли да откроим по друг начин – казва изследователят Самюел Дж. Янг от Google Research. – Важното в случая е, че алгоритмите са безпристрастни – те не разчитат на минали знания или предварителни представи за болестта на Паркинсон. Ето защо по този начин можем да открием напълно различни сигнатури на заболяването.“
Откриването на нови сигнатури (посредством безпристрастни методи) може да спомогне за по-ранното диагностициране на заболяването и откриването на нови и работещи лекарства, които да се преборят с ефектите на тези сигнатури. Проучването довежда и до създаването на най-голямата база данни на клетки, маркирани с техниката „клетъчно боядисване“ (48TB). Тя може да бъде разгледана ТУК.
Източник: Medical Xpress
