Mesterséges intelligenciát alkalmazó, új módszert fejlesztettek ki a Szegedi Biológiai Kutatóközpontban a daganatsejtek egyedi vizsgálatára. Az eljárás nemcsak a sejtek mikroszkópos megjelenését, hanem genetikai és fehérjeszintű tulajdonságaikat is elemzi, így pontosabb képet adhat a tumoron belüli különbségekről.
A daganatos tumorok sokféle, eltérően működő sejtcsoportból állnak. Már a diagnózis időpontjában jelen lehetnek közöttük olyan sejtek, amelyek később áttétek kialakulásáért vagy a kezelésekkel szembeni ellenállásért felelősek. Ezeknek a sejtcsoportoknak a felismerése azonban hagyományos módszerekkel rendkívül nehéz.
Ezen a területen ért el jelentős eredményt nemzetközi együttműködésben a Horváth Péter vezette Lendület Mikroszkópos Képelemzés és Gépi Tanulás Kutatócsoport. A szakemberek olyan mesterséges intelligencián alapuló módszereket fejlesztenek, amelyek a mikroszkópos szövettani képeket molekuláris információkkal kapcsolják össze.
A kutatók a világossejtes veserákból származó mintákon a világon elsőként vizsgálták egysejtes szinten a tumorklónok genetikai és fehérjeállományát. Az eredményeket az EMBO Molecular Medicine című tudományos folyóiratban mutatták be.
A hagyományos molekuláris vizsgálatok gyakran teljes szövetmintákat elemeznek egyszerre. Emiatt azonban háttérbe szorulhatnak a daganat kisebb, ugyanakkor biológiailag jelentős sejtcsoportjai. Az új megközelítés lehetővé teszi, hogy a kutatók egyes sejtcsoportokat külön-külön is megvizsgáljanak.
A technológia alapját a Deep Visual Proteomics módszer adja. Ennek során a mesterséges intelligencia először elemzi a szövettani képeket, majd azonosítja a vizsgálat szempontjából fontos sejttípusokat és sejtcsoportokat. A kiválasztott sejteket ezt követően lézernyalábbal emelik ki a mintából, majd molekuláris elemzésnek vetik alá.
A szegedi kutatócsoport automatizált egysejtes kutatási központja ezt a folyamatot a nap 24 órájában, emberi beavatkozás nélkül is képes elvégezni. A rendszer nagy pontossággal azonosítja és izolálja a mesterséges intelligencia által kijelölt sejteket.
A mostani kutatásban a módszert továbbfejlesztették: a kiválasztott tumorsejteket már nemcsak fehérjeszinten vizsgálták, hanem azt is elemezték, hogy az adott sejtekben mely gének aktívak. Így ugyanazokat a sejtcsoportokat két különböző szinten tudták megvizsgálni.
Ez azért jelentős, mert egy daganatsejt viselkedését számos biológiai folyamat együttesen határozza meg. A génaktivitás mellett a fehérjék működése, az anyagcsere és az immunrendszerrel kialakított kapcsolat is befolyásolja, hogy egy sejt mennyire agresszív, hogyan alkalmazkodik, illetve mennyire válhat ellenállóvá a kezelésekkel szemben.
Az új eljárás segítségével ezért részletesebben feltárható, hogy a daganaton belül eltérően viselkedő sejtcsoportok milyen biológiai sajátosságokkal rendelkeznek. A kutatási eredmények hosszabb távon hozzájárulhatnak a daganatok működésének pontosabb megértéséhez és a célzottabb kezelési lehetőségek kutatásához.
Forrás: MTI / Fotó: Google, illusztráció
