Kifejlesztettek a kanadai McGill Egyetem kutatói egy olyan, mesterséges intelligencián alapuló eszközt, mely képes felismerni a sejtekben az eddig láthatatlan betegség-markereket. Az újdonságot DOLPHIN-nak nevezték el.
A kutatók a Nature Communications tudományos folyóiratban megjelent tanulmányban mutatták be az eszközt, mely egyszer majd alkalmas lehet a betegségek korai felismerésére, valamint a megfelelő kezelési módok kiválasztására.
A markerek sokszor az RNS-expresszióban bekövetkező apró változások. Ezek az egyetem magyarázata szerint azt jelzik, hogy egy betegség jelen van-e a szervezetben, mennyire lehet súlyos, és hogyan reagálhat egy adott kezelésre.
A hagyományos, génszintű elemzési módszerek ezeket a markereket génenként egyetlen számban összesítik, elrejtve azokat a kritikus variációkat – mintha csak a jéghegy csúcsa látszódna.
Az MI területén elért fejlődések azonban már lehetővé teszik a részletesebb elemzést. A DOLPHIN túllépi a „génszintet”, és közelebbről is megvizsgálja, miként kapcsolódnak össze a gének kisebb, exonoknak nevezett részekből. Magyarán: így tisztább képet kaphatnak a szakemberek a sejtek állapotáról.
https://hvg.hu/tudomany/20250624_agydaganat-azonositasa-99-szazalek-pontossag-uj-modszer-mesterseges-intelligencia-rak
„A gének nem csupán egy blokkból állnak; olyanok, mint a LEGO-készlet, ami több kisebb darabból áll össze. Azzal, hogy megvizsgáljulk, miként kapcsolódnak egymáshoz ezek a darabok, az eszközünk felismeri a fontos betegségek markereit; olyanokat, amelyek felett eddig átsiklottunk” – magyarázza Kailu Song, az egyetem doktorandusza.
Egy teszt során a DOLPHIN egy hasnyálmirigyráktól szenvedő beteg egysejtes vizsgálatát végezték el. A rendszer több mint 800 olyan markert talált, amelyek felett a hagyományos eszközök átsiklottak. Sőt, képes volt megkülönböztetni a nagy kockázatú, agresszív rákos betegeket a kevésbé súlyos esetekkel rendelkezőktől, mely segítheti az orvosokat a megfelelő kezelési mód kiválasztásában.
A kutatók most azon dolgoznak, hogy tovább fejlesszék az eszköz tudását, így sejtek millióit lesz képes elemezni.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának tudományos felfedezésekről is hírt adó Facebook-oldalát.
