KI analysiert Zellbewegungen unter dem Mikroskop

Neue Methode könnte für die Entwicklung wirksamerer Krebsmedikamente sehr hilfreich sein

17.02.2023 - Schweden

Die enorme Datenmenge, die durch das Filmen biologischer Prozesse mit einem Mikroskop gewonnen wird, war bisher ein Hindernis für Analysen. Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) können Forscher der Universität Göteborg nun Zellbewegungen über Zeit und Raum hinweg verfolgen. Die Methode könnte für die Entwicklung wirksamerer Krebsmedikamente sehr hilfreich sein.

Die Untersuchung der Bewegungen und des Verhaltens von Zellen und biologischen Molekülen unter dem Mikroskop liefert grundlegende Informationen für ein besseres Verständnis von Prozessen, die mit unserer Gesundheit zusammenhängen. Studien darüber, wie sich Zellen in verschiedenen Szenarien verhalten, sind wichtig für die Entwicklung neuer medizinischer Technologien und Behandlungen.

"In den letzten zwei Jahrzehnten hat die optische Mikroskopie erhebliche Fortschritte gemacht. Sie ermöglicht es uns, biologisches Leben bis ins kleinste Detail zu studieren, sowohl räumlich als auch zeitlich. Lebende Systeme bewegen sich in alle möglichen Richtungen und mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten", sagt Jesús Pineda, Doktorand an der Universität Göteborg und Erstautor des wissenschaftlichen Artikels in Nature Machine Intelligence.

Mathematik beschreibt Beziehungen von Teilchen

Die Fortschritte haben dazu geführt, dass die Forscher heute so große Datenmengen haben, dass eine Analyse fast unmöglich ist. Forscher der Universität Göteborg haben nun eine KI-Methode entwickelt, die Graphentheorie und neuronale Netze kombiniert und zuverlässige Informationen aus Videoclips herausfiltern kann.

Die Graphentheorie ist eine mathematische Struktur, die dazu dient, die Beziehungen zwischen verschiedenen Teilchen in der untersuchten Stichprobe zu beschreiben. Sie ist vergleichbar mit einem sozialen Netzwerk, in dem die Teilchen miteinander interagieren und ihr Verhalten direkt oder indirekt beeinflussen.

"Die KI-Methode nutzt die Informationen im Graphen, um sich an verschiedene Situationen anzupassen und kann mehrere Aufgaben in verschiedenen Experimenten lösen. So kann unsere KI beispielsweise den Weg rekonstruieren, den einzelne Zellen oder Moleküle bei ihrer Bewegung einschlagen, um eine bestimmte biologische Funktion zu erfüllen. Das bedeutet, dass Forscher die Wirksamkeit verschiedener Medikamente testen und sehen können, wie gut sie als potenzielle Krebsbehandlung funktionieren", sagt Jesús Pineda.

Pharmazeutische Unternehmen nutzen bereits KI

KI ermöglicht es auch, alle dynamischen Aspekte von Partikeln in Situationen zu beschreiben, in denen andere Methoden nicht effektiv wären. Aus diesem Grund haben Pharmaunternehmen diese Methode bereits in ihren Forschungs- und Entwicklungsprozess integriert.

Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.

Originalveröffentlichung

Pineda, J., Midtvedt, B., Bachimanchi, H. et al. Geometric deep learning reveals the spatiotemporal features of microscopic motion. Nat Mach Intell 5, 71–82 (2023)

https://www.analytica-world.com/de/news/1179573/ki-analysiert-zellbewegungen-unter-dem-mikroskop.html

Originalveröffentlichung

Pineda, J., Midtvedt, B., Bachimanchi, H. et al. Geometric deep learning reveals the spatiotemporal features of microscopic motion. Nat Mach Intell 5, 71–82 (2023)

Themen

künstliche Intelligenz Mikroskopie Datenauswertung Krebsmedikamente Medikamentenentwicklung

Alle anzeigen

Organisationen

University of Gothenburg