Onderzoekers aan het Biologisch Onderzoekscentrum in Szeged, Hongarije, hebben bijgedragen aan een groot internationaal consortium bij het ontwikkelen van een baanbrekende oplossing voor de herkenning en isolatie van unieke cellulaire kenmerken met behulp van kunstmatige intelligentie (AI). Deze geavanceerde techniek, gecreëerd binnen een project ondersteund door het Broad Institute en de Chan Zuckerberg Initiative, heeft als doel de analyse van enkele cellen te perfectioneren, waarmee kleine variaties in biologische monsters kunnen worden gedetecteerd en ons begrip van cellulaire processen en pathologische veranderingen kan verbeteren.
Opmerkelijke precisie en volledige automatisering zijn nu synoniem geworden met deze methode, die nauwkeurig unieke fenotypen op het niveau van individuele cellen onderzoekt en kwantificeert. Het identificeren van discrepanties op het niveau van de cel tussen de miljarden cellen in een monster kan niet alleen biologische disfunctie onthullen, maar ook de cellulaire effecten van farmaceutische behandelingen. Onder leiding van Péter Horváth heeft het team een complex microscopisch systeem ontwikkeld dat wordt aangedreven door AI en unieke cellen autonoom kan detecteren en extraheren uit elk weefselmonster voor verder analytisch onderzoek.
Deze techniek, recentelijk benadrukt in Nature Communications, heeft AI geleerd om cel fenotypes te identificeren die veranderd zijn door verschillende medicamenteuze behandelingen uit een dataset bestaande uit ongeveer 8 miljoen beelden. De sleutel tot dit zeer efficiënte proces van celherkenning en extractie ligt in de voortdurende verfijning van de op maat ontwikkelde microscopische systemen en de snelle evolutie van de bijbehorende AI-algoritmen.
De onderzoekers hebben twee soorten microscopen aangepast: een hoogwaardig apparaat bepaalt eerst met behulp van AI de grenzen van cellen die afwijken van hun omgeving, terwijl een andere, minder precieze maar krachtige microscoop vervolgens met behulp van AI die cellen lokaliseert en nauwkeurig uit het monster extrah…
Met betrekking tot de volledig geautomatiseerde procedure die is beschreven in een recent artikel in Briefings in Bioinformatics, maakt deze technologische sprong de examinering van duizenden monsters en tientallen miljoenen cellen dagelijks mogelijk. Deze enkelvoudige celanalyseprocedure van de onderzoeksgroep wordt nu experimenteel gebruikt voor gepersonaliseerde melanoombehandelingen binnen de partners van het consortium, wat een belangrijke mijlpaal markeert in cel diagnostiek.
Belangrijkste uitdagingen en controverses
De opkomst van kunstmatige intelligentie in celanalyse brengt uitdagingen en controverses met zich mee. Een belangrijke uitdaging is het waarborgen van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AI-algoritmen, wat cruciaal is voor klinische toepassingen. AI-modellen moeten worden getraind op diverse en uitgebreide datasets om vooringenomenheid en verkeerde interpretaties te verminderen. Er is ook het probleem van gegevensprivacy en -beveiliging bij de verwerking van gevoelige medische informatie.
Een andere uitdaging is de integratie van op AI gebaseerde systemen in de bestaande gezondheidszorginfrastructuur. Deze systemen moeten compatibel zijn met de huidige praktijken en een soepele overgang mogelijk maken die de huidige werkstromen verbetert, in plaats van verstoort.
Er zijn ook controverses, zoals ethische overwegingen met betrekking tot de mate waarin AI betrokken zou moeten zijn bij besluitvormingsprocessen in de gezondheidszorg en de potentieel voor personeelsvervanging van onderzoekers en clinici die traditioneel deze analyses uitvoerden.
Voordelen en nadelen
Voordelen:
– Verhoogde precisie: AI kan minuscule variaties op celniveau detecteren, waardoor inzichten worden verkregen in cel dysfunctie en de impact van behandelingen, wat leidt tot nauwkeurigere diagnostiek en therapeutica.
– Hoge doorvoer: AI kan grote hoeveelheden data veel sneller verwerken en analyseren dan menselijke onderzoekers, waardoor de studie van miljoenen cellen over duizenden monsters dagelijks mogelijk is.
– Automatisering: Dit vermindert het risico op menselijke fouten en stelt onderzoekers in staat zich te richten op complexere taken in plaats van repetitieve analyses.
Nadelen:
– Complexiteit en kosten: Het ontwikkelen en onderhouden van geavanceerde AI- en microscopische systemen kan aanzienlijke investeringen vergen, wat een drempel kan vormen voor kleinere onderzoeksinstellingen.
– Algoritmische transparantie: De “black box” aard van sommige AI-systemen maakt het moeilijk om te begrijpen hoe de AI tot zijn conclusies is gekomen, wat problematisch kan zijn in klinische omgevingen.