Új, mesterséges intelligenciát alkalmazó módszert fejlesztettek ki a Szegedi Biológiai Kutatóközpontban, amely a daganatok egyes sejtjeit nemcsak mikroszkópos megjelenésük, hanem molekuláris tulajdonságaik alapján is képes vizsgálni – tájékoztatták az MTI-t. A kutatásban a Horváth Péter vezette Lendület Mikroszkópos Képelemzés és Gépi Tanulás Kutatócsoport szakemberei nemzetközi együttműködésben értek el jelentős eredményt.
A GYANÚS SEJTEK FELISMERÉSE EDDIG KOMOLY KIHÍVÁST JELENTETT
A daganatok ugyanis nem egyformák: egy tumoron belül különböző tulajdonságú és eltérően működő sejtcsoportok lehetnek jelen. Már a diagnózis időpontjában előfordulhatnak olyan sejtek, amelyek később áttétek kialakulásáért vagy a kezelésekkel szembeni ellenállásért felelősek. Ezeknek a sejteknek a felismerése azonban komoly kihívást jelent.
AZ AI SEGÍT MEGTALÁLNI A VESZÉLYES SEJTEKET
A szegedi kutatók által alkalmazott megközelítésben a mesterséges intelligencia először a mikroszkópos szövettani képeket elemzi. Azonosítja azokat a sejttípusokat és sejtcsoportokat, amelyek a kutatás szempontjából fontosak lehetnek, majd ezeket célzottan kiemelik a szövetből. A módszer alapját a Deep Visual Proteomics technológia adja. A kiválasztott sejteket vékony lézernyalábbal izolálják, ezt követően pedig megvizsgálják molekuláris tulajdonságaikat, többek között a bennük található fehérjéket. A fehérjék vizsgálata azért különösen fontos, mert közvetlenebb képet adhat arról, hogyan működik az adott sejt: milyen folyamatok zajlanak benne, hogyan növekszik és alkalmazkodik, illetve milyen mechanizmusok tehetik ellenállóvá a kezelésekkel szemben.
VESERÁKBÓL SZÁRMAZÓ MINTÁKAT VIZSGÁLTAK
A kutatók a módszert a világossejtes veserákból származó mintákon alkalmazták. Ez a vesét érintő leggyakoribb daganattípus, és a veserák okozta halálozások jelentős részéért felelős. A kutatócsoport közlése szerint a vizsgálatban világszinten elsőként sikerült egysejt szinten megmérni a tumorklónok genetikai és fehérjeállományát. A hagyományos molekuláris vizsgálatok gyakran a teljes szövetmintát egyetlen egységként elemzik. Ilyenkor azonban elveszhetnek azok az információk, amelyek megmutatják, hogy a tumor egyes részei egészen másképp működnek. Az SZBK kutatóinak módszere ezzel szemben lehetőséget ad arra, hogy az egyes sejtcsoportokat külön-külön vizsgálják.
NEMCSAK AZT LÁTJÁK, HOGY NÉZ KI EGY SEJT, HANEM AZT IS, HOGYAN MŰKÖDIK
A kutatás egyik fontos újdonsága, hogy a képelemzéssel kiválasztott tumorsejteket már nemcsak fehérjeszinten vizsgálták. Azt is elemezték, hogy az adott sejtekben mely gének aktívak. Így ugyanazokat a sejtcsoportokat két oldalról lehetett megközelíteni: a kutatók meg tudták nézni, milyen gének működnek bennük, valamint azt is, hogy ezek milyen fehérjeszintű folyamatokban jelennek meg. Ez különösen azoknál a sejtcsoportoknál lehet fontos, amelyek mikroszkóp alatt is eltérő, akár veszélyesebb megjelenést mutatnak. A kombinált elemzés segítségével pontosabb képet kaphatnak arról, hogy ezek a sejtek biológiailag miben különböznek a tumor többi részétől.
AUTOMATIZÁLT RENDSZERREL DOLGOZNAK
A technológia hátterét a szegedi kutatócsoport által létrehozott automatizált egysejtes kutatási központ biztosítja. A rendszer képes arra, hogy a mesterséges intelligencia által kijelölt sejteket emberi beavatkozás nélkül, folyamatosan izolálja, majd előkészítse azok molekuláris vizsgálatát.
