I det stadig utviklende feltet innen biomedisinsk forskning har det å avkode de kompliserte forbindelsene mellom celler og deres romlige omgivelser vært en nøkkelutfordring. Imidlertid har en lovende løsning dukket opp i form av dyp læringsmodeller. Disse innovative modellene utnytter kraften i kunstig intelligens for å tolke komplekse romlige data, og åpner døren for nye innsikter og oppdagelser.
Et bemerkelsesverdig gjennombrudd er Spatial Transcriptomics Embedded deep learning Model (STEM). Til forskjell fra eksisterende metoder bruker STEM en unik tilnærming til dyp overføring av læring for å analysere data fra enkeltceller og romlig transkriptomikk. Denne modellen overgår andre når det gjelder å forutsi romlige sammenhenger, bevare romlige topologier og identifisere gener som dominerer celledistribusjoner.
Valideringsstudier har vist at STEM har god prestasjonsevne og tolkningsmuligheter. Ved å bruke denne modellen på ekte data har forskere opprettet detaljerte og nøyaktige kart over cellers romlige forhold, og revolusjonert vår forståelse av vevsheterogenitet og romlig transkriptomikk innen organer som leveren.
En annen bemerkelsesverdig anvendelse av dyp læring er DeepLiver-modellen. Denne modellen er brukt til å kartlegge forsterkergenenes regulatoriske nettverk i musens lever. Studien har avdekket fascinerende innsikter i hvordan sonering påvirker genuttrykk og kromatin tilgjengelighet, og bidrar til å belyse romlige variasjoner innen leveren.
I tillegg har Multi-range cell context Decipherer (MENDER) metoden drevet analysen av romlig omikkdata enda lenger. Denne avanserte metoden identifiserer ikke bare vevsstruktur, men justerer også etiketter automatisk mellom snittene. MENDERs kraft har avdekket tidligere uanerkjente romlige domener knyttet til hjernens aldring og subtyper av brystkreft hos pasienter, som tidligere var skjult av tradisjonell enkeltcelleanalyse.
Når vi ser fremover, byr framtidens romlige transkriptomikk på stor mulighet. Dyp læringsmodeller som STEM, DeepLiver og MENDER vil fortsette å presse grensene i vår forståelse. Disse verktøyene vil utvilsomt spille en avgjørende rolle i å avdekke kompleksiteten i cellebiologi, belyse sykdomsmekanismer og identifisere nye terapeutiske muligheter. Ettersom teknologien utvikler seg og forskningen skrider frem, vil dyp læring forbli i forkant av biomedisinske gjennombrudd, drive innovasjon og låse opp nye kunnskapsområder innenfor celleforbindelser.
The source of the article is from the blog yanoticias.es