Cercetătorii au dezvoltat un instrument de inteligenţă artificială (AI) care poate diferenţia celulele canceroase de celulele normale, şi poate detecta stadiile incipiente ale infecţiilor virale în interiorul celulelor.
Descoperiri, publicate marţi într-un studiu în revista Nature Machine Intelligence, deschid calea pentru îmbunătăţirea tehnicilor de diagnosticare şi pentru noi strategii de monitorizare a bolilor.
Instrumentul AINU (inteligenţa artificială a NUcleurilor), scanează imagini de înaltă rezoluţie ale nucleului celulelor.
Imaginile sunt obţinute cu ajutorul unei tehnici speciale de microscopie numită STORM, care creează o vedere ce surprinde detalii mult mai fine decât ceea ce pot vedea microscoapele obişnuite.
Instantaneele de înaltă definiţie dezvăluie structuri la rezoluţie nanometrică. Un nanometru (nm) reprezintă o miliardime dintr-un metru, iar un fir de păr uman are o lăţime de aproximativ 100.000 nm.
Inteligenţa artificială poate detecta rearanjări în interiorul celulelor de până la 20 nm, sau de 5.000 de ori mai mici decât lăţimea unui fir de păr uman. Aceste modificări sunt prea mici şi subtile pentru ca observatorii umani să le descopere doar cu metodele tradiţionale.
„Rezoluţia acestor imagini este suficient de puternică pentru ca isntrumentul nostru de AI să recunoască modele şi diferenţe specifice cu o acurateţe remarcabilă, inclusiv modificări ale modului în care ADN-ul este aranjat în interiorul celulelor, ajutând la depistarea alterărilor la scurt timp după apariţia lor”, explică într-un comunicat profesorul de cercetare ICREA Pia Cosma, coautor al studiului şi cercetător la Centrul de Reglare Genomică din Barcelona.
Cercetătorii speră că, într-o zi, acest tip de informaţii le va putea oferi medicilor timp preţios pentru monitorizarea bolilor, personalizarea tratamentelor şi îmbunătăţirea rezultatelor pentru pacienţi
Imaginea utilizează două culori pentru a arăta componente nucleare specifice care permit cercetătorilor să vadă structurile detaliate din nucleul celular la rezoluţie nanometrică. Credit: Zhong Limei, 27 august 2024
Un fel de „recunoaşterea facială” la nivel molecular
AINU este o reţea neuronală convoluţională, un tip de inteligenţă artificială special conceput pentru a analiza date vizuale precum imaginile.
Printre exemplele de reţele neuronale convoluţionale se numără instrumentele de inteligenţă artificială care permit utilizatorilor să deblocheze telefoanele inteligente pe bază de identificare facială sau cele utilizate de maşinile care se conduc singure pentru a înţelege şi a naviga în mediu prin recunoaşterea obiectelor de pe drum.
În medicină, reţelele neuronale convoluţionale sunt utilizate pentru a analiza imagini medicale precum mamogramele sau tomografiile şi pentru a identifica semne de cancer care ar putea fi trecute cu vederea de ochiul uman.
De asemenea, acestea pot ajuta medicii să detecteze anomalii în scanările RMN sau în imaginile cu raze X, contribuind la stabilirea unui diagnostic mai rapid şi mai precis.
AINU detectează şi analizează structuri minuscule din interiorul celulelor la nivel molecular.
Cercetătorii au antrenat modelul de AI alimentându-l cu imagini cu rezoluţie la scară nanometrică ale nucleului mai multor tipuri diferite de celule în diferite stări. Modelul a învăţat să recunoască tipare specifice în celule analizând modul în care componentele nucleului sunt distribuite şi aranjate în spaţiul tridimensional.
De exemplu, celulele canceroase prezintă modificări distincte ale structurii lor la nivelul nucleului în comparaţie cu celulele normale, cum ar fi modificări ale modului în care este organizat ADN-ul sau distribuţia enzimelor în nucleu.
După antrenament, AINU poate analiza noi imagini ale nucleelor celulare şi le poate clasifica drept canceroase sau normale doar pe baza acestor caracteristici.
Rezoluţia la scară nanometrică a imaginilor a permis instrumnetului de AI să detecteze modificări în nucleul unei celule la doar o oră după ce aceasta a fost infectată cu virusul herpes simplex de tip 1.
Modelul a putut detecta prezenţa virusului prin găsirea unor mici diferenţe în modul în care ADN-ul este împachetat, ceea ce se întâmplă atunci când un virus începe să modifice structura nucleului celulei.
„Metoda noastră poate detecta celulele care au fost infectate de un virus foarte curând după ce infecţia începe”, spune Ignacio Arganda-Carreras, coautor corespondent al studiului şi cercetător la Universitatea din Ţara Bascilor (UPV/EHU), afiliat la Fundación Biofisica Bizkaia (FBB, situată în cadrul Institutului Biofisika) şi Centrul Internaţional de Fizică Donostia (DIPC) din San Sebastián.
În mod normal, medicii au nevoie de timp pentru a depista o infecţie, deoarece se bazează pe simptome vizibile sau pe schimbări mai mari în organism. Dar cu AINU, se pot vedea imediat modificările minuscule din nucleul celulei
Cercetătorii pot utiliza această tehnologie pentru a vedea modul în care virusurile afectează celulele aproape imediat după ce intră în organism, ceea ce ar putea ajuta la dezvoltarea unor tratamente şi vaccinuri mai bune.
În spitale şi clinici, AINU ar putea fi utilizat pentru a diagnostica rapid infecţiile dintr-o simplă mostră de sânge sau de ţesut, făcând procesul mai rapid şi mai precis, potrivit lui Limei Zhong, coautor al studiului şi cercetător la spitalul provincial pentru adulţi Guangdong (GDPH) din Guangzhou, China.
Pregătiri pentru testarea clinică
Cercetătorii trebuie să depăşească limitări importante înainte ca tehnologia să fie gata pentru a fi testată sau implementată într-un cadru clinic.
De exemplu, imaginile STORM pot fi obţinute numai cu echipamente specializate care se găsesc în mod normal doar în laboratoarele de cercetare biomedicală.
Instalarea şi întreţinerea sistemelor de imagistică cerute de AI reprezintă o investiţie semnificativă atât în echipamente, cât şi în expertiză tehnică.
O altă constrângere este aceea că imagistica STORM analizează de obicei doar câteva celule odată. În scopuri diagnostice, în special în medii clinice în care viteza şi eficienţa sunt cruciale, medicii ar trebui să capteze mult mai multe celule într-o singură imagine pentru a putea detecta sau monitoriza o boală.
„Există multe progrese rapide în domeniul imagisticii STORM ceea ce înseamnă că microscoapele ar putea fi disponibile în curând în laboratoare mai mici sau mai puţin specializate şi, în cele din urmă, chiar în clinică. Limitările privind accesibilitatea şi randamentul sunt probleme mai uşor de rezolvat decât am crezut anterior şi sperăm să realizăm în curând experimente preclinice”, a precizat dr. Cosma.
Deşi beneficiile clinice ar putea fi la ani distanţă, se aşteaptă ca AINU să accelereze cercetarea ştiinţifică pe termen scurt.
Cercetătorii au descoperit că tehnologia poate identifica celulele stem cu o precizie foarte mare.
Celulele stem se pot transforma în orice tip de celulă din organism, o capacitate cunoscută sub numele de pluripotenţă. Celulele pluripotente sunt studiate pentru potenţialul lor de a ajuta la repararea sau înlocuirea ţesuturilor deteriorate.
AINU poate face ca procesul de detectare a celulelor pluripotente să fie mai rapid şi mai precis, contribuind la realizarea unor terapii cu celule stem mai sigure şi mai eficiente.
„Metodele actuale de detectare a celulelor stem de înaltă calitate se bazează pe testarea pe animale. Cu toate acestea, tot ce are nevoie modelul nostru de AI pentru a funcţiona este un eşantion colorat cu markeri specifici care evidenţiază caracteristicile nucleare cheie. Pe lângă faptul că este mai uşor şi mai rapid, acesta poate accelera cercetarea celulelor stem, contribuind în acelaşi timp la reducerea utilizării animalelor în ştiinţă”, spune Davide Carnevali, cercetător la Centrul pentru Reglare Genomică (CRG) şi primul autor al lucrării.
