Euskal Herriko hainbat zentroko ikertzaileez osatutako lantalde batek minbizi-zelulak eta zelula arruntak bereizteko eta zelula barneko birus-infekzioen faserik goiztiarrenak detektatzeko gai den adimen artifiziala garatu du.
etateknologia m bidea ireki da .[/lead]
Erregulazio Genomikorako Zentroko (CRG), Euskal Herriko Unibertsitateko (UPV/EHU), Donostia International Physics Centerreko (DIPC) eta Biofisika Bizkaia Fundazioaren (FBB, Biofisika Institutuan kokatua) ikertzaileek osatzen duten ikertalde batek adimen artifiziala garatu du zelulen bereizmen handiko irudiak lortzeko. Horretarako teknologia mikroskopiko berriak konbinatu ditu eta bidea ireki dute gaixotasunen diagnostiko- eta jarraipen-estrategia berriak garatzeko.
Lanaren emaitzak , Nature Machine Intelligence aldizkarian argitaratuak, bidea irekitzen dute gaixotasunen diagnostiko-teknika eta jarraipen-estrategia berriak garatzeko.
Garatutako adimen artifizialak AINU izena du (AI of the NUcleus) eta zelulen bereizmen handiko irudiak eskaneatzen ditu. STORM izeneko mikroskopia-teknika berezi baten bidez lortzen dira irudiak; mikroskopio arruntek ikusten dituzten baino askoz xehetasun gehiago atzematen dituzte irudi horiek. Bereizmen handiko argazkiek eskala nanometrikoko bereizmena duten egiturak erakusten dituzte.
Nanometro (nm) bat metro baten mila milioirena da; adibidez, giza ile batek 100.000 nm inguruko zabalera du. AA gai da zelulen barruan 20 nm-ko berrantolaketak detektatzeko; hau da, giza ile baten zabalera baino 5.000 aldiz txikiagoak direnak. Aldaketa horiek txikiegiak eta finegiak dira giza behatzaileek metodo tradizionalekin detektatzeko.
Genetika zelularrean doktorea da Pia Cosma, Bartzelonako Erregulazio Genomikoko Zentroko (CRG) ikertzailea eta ikerlanaren egile nagusia eta haren esanetan: “Irudi horien bereizmena behar bezain handia da gure AA gai izan dadin patroi espezifikoak eta diferentziak zehaztasun handiz ezagutzeko —DNA zelulen barruan antolatzen den moduan gertatzen diren aldaketak barne—, eta horrek lagundu egiten du aldaketak gertatu eta berehala detektatzen. Gure ustez, egunen batean, informazio-mota horrek aukera emango die medikuei gaixotasuna kontrolatzeko denbora irabazteko, tratamenduak pertsonalizatzeko eta pazienteen emaitzak hobetzeko”.
“Aurpegi-ezagutza” molekula mailan
AINU sare neuronal konboluzionala da: datu bisualak —irudiak, alegia— aztertzeko berariaz diseinatutako AA mota bat. Hona hemen adibide batzuk: telefono adimendunak erabiltzaileen aurpegiarekin desblokeatzeko aukera ematen duten AAko tresnak eta beste tresna batzuk, hala nola errepideko objektuak hautemanez inguruneak ulertzeko eta haietan nabigatzeko gaitasuna duten automobil autonomoek erabiltzen dituztenak.
Medikuntzan, sare neuronal konboluzionalak erabiltzen dira irudi medikoak aztertzeko, hala nola mamografiak edo ordenagailu bidezko tomografiak, bai eta giza begiak alde batera utziko lituzkeen minbizi-zantzuak identifikatzeko ere. Halaber, erresonantzia magnetikoetan eta X izpien irudietan anomaliak detektatzen ere lagundu diezaiekete medikuei, eta, horri esker, diagnostiko azkarragoa eta zehatzagoa egiten.
AINUk egitura ñimiñoak detektatzen eta aztertzen ditu zelulen barruan, maila molekularrean. Eredua entrenatzeko, hainbat egoeratan zeuden zelula-mota askotako nukleoaren bereizmen nanometrikoko irudiekin elikatu zuen ikertzaile-taldeak. Ereduak ikasi zuen zeluletan eredu espezifikoak ezagutzen, horretarako nukleoen osagaiak hiru dimentsioko espazioan nola banatzen eta antolatzen diren aztertuta.
Adibidez, minbizi-zelulek, zelula normalekin alderatuta, aldaketa bereizgarriak izaten dituzte beren egitura nuklearrean; esaterako, alterazioak DNA antolatzeko moduan edo nukleo barruko entzimen banaketan. Entrenamenduaren ondoren, AINU gai izan zen zelula-nukleoen irudi berriak aztertzeko eta minbizi-zelulatzat edo zelula normaltzat sailkatzeko, aipatutako ezaugarri horietan bakarrik oinarrituta.
Irudien bereizmen nanometrikoari esker, AA gai izan zen 1 motako herpes sinplearen birusak zelula bat infektatu eta ordubetera zelula horren nukleoan aldaketak detektatzeko. Eredua birusaren presentzia detektatzeko gai da DNAren dentsitatean alde txikiak aurkitzean; izan ere, hori gertatzen da birus bat zelularen nukleoaren egitura aldatzen hasten denean.
Ikerketaren egilekidea da ere Ignacio Arganda-Carreras Ikerbasque ikertzaile elkartua UPV/EHUn eta DIPCn eta azpimarratu du metodoak birus batek infektatu dituen zelulak detekta ditzakeela infekzioa hasi eta berehala: “Normalean, medikuek denbora behar izaten dute infekzio bat detektatzeko; izan ere, sintoma ikusgarrietan edo gorputzeko aldaketa handiagoetan oinarritzen dira. Baina AINUarekin, zelularen nukleoko aldaketa txikiak berehala ikus ditzakegu”.
Prestakuntza klinikorako oinarriak ezartzen
Ikerketaren egileek ohartarazi dute oraindik muga handiak gainditu behar dituztela teknologia ingurune kliniko batean probatzeko edo ezartzeko prest egon aurretik. Adibidez, STORM irudiak hartzeko modu bakarra da normalean ikerketa biomedikoko laborategietan bakarrik izaten diren ekipamendu espezializatuak erabiltzea. Inbertsio handia eskatzen du AAk behar dituen irudi-sistemak instalatzeak eta mantentzeak, bai ekipamenduaren aldetik, bai gaitasun teknikoaren aldetik.
Bada beste muga bat ere: STORM irudiek zelula gutxi aztertzen dituzte aldi berean. Diagnostikoetarako, bereziki abiadura eta efizientzia funtsezkoak diren ingurune klinikoetan, medikuek askoz zelula gehiago harrapatu beharko lituzkete irudi bakar batean gaixotasun bat detektatzeko edo monitorizatzeko gai izateko.
“STORM irudien arloan aurrerapenak azkar eta ugari egiten ari dira, eta horrek esan nahi du mikroskopioak laster egongo direla eskuragarri laborategi txikiagoetan edo ez hain espezializatuetan, eta, azkenik, baita kliniketan ere. Irisgarritasun- eta errendimendu-mugak uste genuen baino arazo maneiagarriagoak dira, eta laster esperimentu preklinikoak egitea espero dugu”, dio Cosma doktoreak.
Onura klinikoak lortzeko urteak beharko badira ere, espero da epe laburrean AINUak ikerketa zientifikoa azkartzea. Ikerketaren egileek aurkitu zuten zelula amak ere zehaztasun handiz identifika ditzakeela teknologiak. Zelula horiek gorputzeko edozein zelula-mota bihur daitezke, eta kaltetutako ehunak konpontzen edo ordezkatzen laguntzeko duten ahalmenagatik aztergai dira.
AINUren bidez, zelula amak detektatzeko prozesua azkarragoa eta zehatzagoa izan daiteke, eta lagungarria izango litzateke terapiak seguruagoak eta eraginkorragoak izateko. Izan ere, adimen artifizial honek lagin bat behar du soilik funtzionatzeko, funtsezko ezaugarri nuklearrak nabarmentzen dituzten markatzaile espezifikoekin tindatzen dena. Ohiko metodoak baino errazagoa eta azkarragoa izateaz gain, zelula amekin egiten den ikerketa bizkortu dezake, eta, baita ere ikerketan animalien erabilera murrizten lagundu.
Iturria:
UPV/EHU prentsa bulegoa: Adimen artifizialak doitasun nanometrikoz detektatzen ditu minbizia eta infekzio biralak.
Erreferentzia bibliografikoa:
Carnevali, Davide; Zhong, Limei; González-Almela, Esther; Viana, Carlotta; Rotkevich, Mikhail; Wang, Aiping; Franco-Barranco, Daniel; Gonzalez-Marfil, Aitor; Neguembor, Maria Victoria; Castells-Garcia, Alvaro; Arganda-Carreras, Ignacio eta Cosma, Maria Pia (2024). A deep learning method that identifies cellular heterogeneity using nanoscale nuclear features. Nature Machine Intelligence, 6, 1021–1033. DOI: 10.1038/s42256-024-00883-x