Beteg szívsejteket azonosít a mesterséges intelligencia

Úttörő tanulmány született, mely lehetőséget ad arra, hogy a genetikai szívbetegségeket megkülönböztessék egymástól a szakemberek, mi több felismerjék a beteg szívsejteket.

 

Az új tanulmány, melyet Martti Juhola professzor és Katriina Aalto-Setala vezetett a finnországi Tampere Egyeteméről, azt demonstrálta, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alkalmazásával lehetővé válik pontosan meghatározni, melyek az egészséges és a beteg szívsejtek, illetve különbséget lehet tenni a különböző genetikai szívbetegségek között is.

 

 

Az iPSC-eredetű cardiomyocytákat vérmintákból vagy bőrbiopszia útján lehet kinyerni. Ezeket a sejteket használják különféle betegségek patofiziológiájának megértésére, valamint új potenciális új gyógyszerek létrehozására.

 

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia jelentős mértékben fejlődött az elmúlt években. A Tampere Egyetem tudósai most kombinálták az őssejt technológiát és a mesterséges intelligenciát ahhoz, hogy tanulmányozzák a vérkeringésben résztvevő cardiomyocytákat a sejttenyészetekben.

 

A sejtek keringési viselkedését kalciumjelek segítségével elemezték. A kalcium ugyanis létfontosságú a cardiomyocyták ritmusához, ezt pedig lehet monitorozni fluoreszkáló cimkék alkalmazásával.

 

A tanulmány során cardiomyocytákat nyertek ki a genetikus arrhythmia (CPVT), a hosszú QT szindróma (LQTS) hypertrophiás cardiomyopathia (HCM) betegségben szenvedő páciensekből, illetve egészséges egyénekből.

 

Az egyes cardiomyocyták taktusait feljegyezték, s megtanították az analízis szoftvert, hogy milyen miféle betegségeket jelezhetnek.

 

A program ezután azt is megtanulta, hogyan különítse el egymástól a különböző csoportokat és hogyan azonosítsa egyes sejtek ritmus viselkedésének sajátosságait.

 

A mesterséges intelligencia szoftver tehát ma már képes azonosítani, hogy a sejtek egészséges személytől származnak-e, vagy betegséget okozó mutációt hordozó emberből.

 

Mindez lenyűgöző, a legnagyobb meglepetés azonban kétségtelenül az, hogy a program a különbséget is meg tudja mondani a betegségek között.

 

Az MI-t tehát lehet használni diagnosztizáláshoz.

 

Jelenleg a genetikai betegségeket főként DNS-analízissel azonosítják, ám számos esetben nem lehet megmondani, hogy vajon a DNS módosulása okozza-e a valóban a betegséget, vagy ártalmatlan változatról van szó.

 

A technológiák vegyítésével azonban most esély van arra, hogy ezekben a helyzetekben pontos diagnózis szülessen.

 

László Adrienn