9.8 C
Brussel
Donderdag, Februarie 22, 2024
NuusDigitale Virologie: KI se kundige oog identifiseer infeksies

Digitale Virologie: KI se kundige oog identifiseer infeksies

VRYWARING: Inligting en menings wat in die artikels weergegee word, is dié van diegene wat dit vermeld en dit is hul eie verantwoordelikheid. Publikasie in The European Times beteken nie outomaties onderskrywing van die siening nie, maar die reg om dit uit te druk.

VRYWARINGVERTALINGS: Alle artikels op hierdie webwerf word in Engels gepubliseer. Die vertaalde weergawes word gedoen deur 'n outomatiese proses bekend as neurale vertalings. As jy twyfel, verwys altyd na die oorspronklike artikel. Dankie vir die begrip.

Nuustoonbank
Nuustoonbankhttps://europeantimes.news
The European Times Nuus het ten doel om nuus te dek wat saak maak om die bewustheid van burgers regoor geografiese Europa te verhoog.


Wat Guckelsberger en kollegas gedurende daardie jaar ontwikkel het, is 'n manier om outomaties digitale mikroskopiebeelde van die interaksies tussen teenliggaampies en virusantigene in laboratorium-gegroeide selle te klassifiseer. 'n Rekenaar leer in wese om op te spoor of die pasiënt teenliggaampies teen koronavirus het.

Behalwe vir 'n diagnose, gee die metode navorsers ook insig in watter kenmerke in selle 'n positiewe resultaat aandui, watter soort teenliggaamreaksies teenwoordig is en stel hulle in staat om voorspellings te maak oor die waarskynlikheid van 'n COVID-19-teenliggaam-positiewe monster uit die beeld alleen.

Dieselfde voorbeeldbeelde wat deur 'n rekenaar geklassifiseer is, is ook aan kundige viroloë gewys, wat dit as positief of negatief vir koronavirus-teenliggaampies beoordeel het. “Ons benadering kan ooreenstem met die klassifikasievlak van menslike kundiges,” sê Guckelsberger, “en dit is baie vinniger. Boonop kan dit ons vertel wanneer daar dubbelsinnige resultate is wat deur 'n kundige oog van nader bekyk moet word."

Die resultate van die projek, onlangs gepubliseer in Sel Verslae Metodes, toon ook dat die metode vergelykbaar is, en in sekere opsigte beter is, met wydgebruikte toetse soos ELISA.

"Ons het selle, eerder as gesuiwerde virusproteïene, gebruik as die basis vir ons toets, wat nader aan werklike fisiologie is," sê hoofskrywer Vilja Pietiäinen van die Instituut vir Molekulêre Geneeskunde Finland (FIMM) aan die Universiteit van Helsinki.

“Omdat alles heeltemal outomaties is, het ons hoë deurset, maar ons kry ook die digitale beelde wat aan ’n viroloog of ’n patoloog gewys kan word, sonder dat hulle na ’n mikroskoop hoef te gaan. Die resultate kan selfs op 'n mobiele toestel nagegaan word. En ons kan die aantal besmette selle tel, so ons het die kwantitatiewe data sowel as die beeldmateriaal.”

Gedurende die vroeë dae van die pandemie kon die navorsingspan vinnig vorm danksy vroeëre internasionale en plaaslike samewerking oor virologie, beelding en geneesmiddelreaksiestudies, verduidelik Pietiäinen.

"Op daardie stadium het ons 'n hoë-deursettoets nodig vir teenliggaampies wat sou aandui of 'n persoon 'n SARS-CoV-2-infeksie gehad het. Sedertdien was daar baie verbetering op SARS-CoV-2 diagnose, opsporing en teenliggaamreaksie,” soos die algemeen bekende polimerase kettingreaksie (PCR) toets of die antigeentoets (soos die neusdepper) wat direk meet die teenwoordigheid van die virus in die liggaam.

Die toets wat deur Pietiäinen, Guckelsberger en kollegas ontwikkel is, meet daarenteen teenliggaampies, wat ons vertel hoe die immuunstelsel die virus herken en verskillende soorte teenliggaampies daarteen produseer.

Machine-learning based analysis, automated workflow.

Masjien-leer-gebaseerde analise, outomatiese werkvloei. Beeldkrediet: Minttu Polso/Aalto Universiteit

"Wanneer jy net 'n paar monsters het, baie min van 'n siekte weet of dalk nie toegang tot 'n hoëvlak bioveiligheidslaboratorium het nie, kan ons pyplyn baie waardevol wees," sê Guckelsberger, en voeg by dat dit enige plek gebruik kan word, ongeag die ligging, monstervoorbereidingstoerusting of tipe mikroskoop. Trouens, die pyplyn is veelsydig om op enige kiem te toets.

"Ons het die toets ontwerp om vir enige opkomende patogeen gebruik te word, wat ons gereedheid vir toekomstige pandemies verhoog," sê Pietiäinen. “Sekere komponente moet vir elke nuwe virus geoptimaliseer word, maar die skoonheid van die toets is dat dit vir verskillende doeleindes gebruik kan word. Dit word reeds gebruik om soönotiese virusse soos die Puumala-virus te bestudeer.”

Ander outomatiese selgebaseerde toetse, gevolg deur KI-geleide beeldontledingsmetodes, word in die navorsingsgroep gebruik om die geneesmiddelreaksies op SARS-CoV-2 te bestudeer, asook om middels te identifiseer wat kankerselle van pasiënte kan doodmaak ex vivo.

Behalwe om hul werk te publiseer en by te dra tot 'n beter begrip van die pandemie, deel Guckelsberger en Pietiäinen 'n gemeenskaplike insig wat hierdie projek hulle geleer het.

“Wanneer groot vrae in die wêreld opduik, kan ons as wetenskaplikes nie alleen in silo's werk nie. Kundiges van verskillende velde, verskillende universiteite en lande moet saamkom met 'n gedeelde doel—in ons geval, datawetenskaplikes, klinici, rekenaarwetenskaplikes, biochemici,” sê Pietiäinen.

"Om in 'n groot span te werk, wat nie iets is wat ons gereeld in rekenaarwetenskap doen nie, was fassinerend," eggo Guckelsberger.

“Een groot uitdaging was om vanuit verskillende perspektiewe van kundigheid te kommunikeer, byvoorbeeld om sin te maak van wat aan beide kante van die pyplyn gebeur, van nat laboratoriumprosedures tot parameters tot data en beelde. Terselfdertyd was dit 'n fantastiese leerervaring, en een waarvan ek in die toekoms meer wil hê.”

Terwyl hulle goed gevestigde masjienleer vir elke komponent van die pyplyn gebruik het, sê Guckelsberger om die verband tussen bioloë en rekenaarwetenskaplikes een van die werklike vooruitgang te maak. Die gebruik van tegnologie om biologiese vrae op te los was ook 'n groot wegneemete vir Pietiäinen.

“Om mikroskopie met masjienleer te kombineer, nie net vir SARS-CoV-2 nie, maar om persoonlike reaksies op dwelms te sien of om die sellulêre fenotipes van seldsame genetiese siektes te sien, is kragtig. ’n Prent is meer as duisend woorde werd, dit is ook hier die geval.”

Bron: Aalto Universiteit



bron skakel

- Advertensie -

Meer van die skrywer

- EKSKLUSIEWE INHOUD -kol_img
- Advertensie -
- Advertensie -
- Advertensie -kol_img
- Advertensie -

Moet lees

Jongste artikels

- Advertensie -