Szegedi kutatócsoportot támogat Zuckerberg alapítványa

A Facebook alapító Mark Zuckerberg és felesége,  Priscilla Chan által létrehozott Chan Zuckerberg Initiative kutatási támogatását nyerte el a Magyar Tudományos Akadémia Szegedi Biológiai Kutatóközpont Horváth Péter vezette kutatócsoportja – olvasható az MTA honlapján. 

A Mikroszkópos Képfeldolgozó és Gépi Tanulási Csoport világviszonylatban is egyedülálló egysejt-analitikai eljárást fejlesztett ki. A metódus lényege, hogy a szervezet építőköveinek egyedi elemzésével a legapróbb eltéréseket is felfedezhessék, utat nyitva ezzel a sejtbiológiai folyamatok és a kóros elváltozások jobb megértésének.

A támogatott szegedi projekt célja egy olyan intelligens képfeldolgozó rendszer kialakítása, amely képes az emberi szövetek minden egyes sejtjét felismerni, az eltérő fenotípusú sejteket szétválogatni, a különféle sejttípusokat kinyerni, és a bennük lévő összes fehérjét kvantitatívan jellemezni. Ez utóbbi lépés a fehérjeanalitika jelentős továbbfejlesztését is magában foglalja azzal a céllal, hogy minél kisebb mintamennyiségből – mindössze néhányszor tíz sejtből – precízen és specifikusan lehessen jellemezni a szervezetet alkotó minden egyes sejtféleséget. 

Horváth PéterForrás: MTA SZBK

A jelenleg rendelkezésre álló legérzékenyebb tömegspektrometriai eljárások néhány száz sejt elemzése alapján írják le az egyes sejttípusok jellemző fehérjekészletét, a mintaméret nagyságrendnyi csökkentése viszont hatalmas előrelépés lenne az egyes sejtek felépítésének és működésének minél pontosabb megismerése irányában.

Az innovatív technológiafejlesztést célzó kutatás szorosan kapcsolódik a Chan Zuckerberg Initiative által 68 millió dollárral támogatott Human Cell Atlas projekthez, amely jelenleg a világ egyik legnagyobb volumenű biológiai kutatása. Célja, hogy az emberi szervezet minden egyes sejtféleségét a lehető legpontosabban jellemezze, és feltérképezze a különböző sejttípusok egymáshoz való viszonyát, a szöveteken belül összeépülő sejtek kapcsolatait, a szervek és szervrendszerek egymásra hatását, ezáltal azt is, hogy mindezek változásai hogyan befolyásolják az egyes szervek és a szervezet egészségi állapotát.

A mesterséges intelligencia forradalmi fejlődését jól szemlélteti egy közelmúltbeli bioinformatikai világverseny, ahol közel négyezer csoport mérte össze tudását. A feladat egy olyan mikroszkópos képelemző szoftver fejlesztése volt, amely az algoritmus által még soha nem látott képeken is képes minden egyes sejtet megtalálni. A Horváth Péter vezette szegedi kutatócsoport olyan programot készített, amelyben egy mesterségesintelligencia-algoritmus állít elő mesterséges képeket, és ezek alapján egy másik ilyen algoritmust tanít a képeken fellelhető objektumok (jelen esetben sejtek) felismerésére. A gépi tanulás olyannyira hatékonynak bizonyult, hogy a szegedi csoport élesben futtatott nucleAIzer szoftvere szinte egyetlen sejtet sem hagyott felfedezetlenül a tetszőleges mintákról készült felvételeken, és a legmagasabb pontszámot érte el. 

Az algoritmus által azonosított és kijelölt sejtek különféle szövetekbenForrás: MTA SZBK

A kutatócsoport ezt a gépi tanulási módszert fogja továbbfejleszteni a Chan Zuckerberg Alapítvány által felkarolt Deep Visual Proteomics projektben.

Kapcsolódó korábbi cikkeink: