Při hledání účinné léčby nádorových onemocnění budou hrát stále větší roli algoritmy umělé inteligence. Metody strojového učení totiž dokáží výrazně snížit čas, úsilí a náklady spojené s vývojem nových léčiv.
Na jejich objevování spolupracují informatici z katedry kybernetiky Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze s vědci z Ústavu molekulární a translační medicíny (ÚMTM) Lékařské fakulty Univerzity Palackého v Olomouci.
„Podařilo se nám vyvinout postup, který je s využitím nástrojů umělé inteligence schopen z mikroskopických obrázků vyhodnotit účinek vybraných léčiv na kulturu nádorových buněk. Pravděpodobnost správné klasifikace do jedné ze tří skupin u naší metody překračuje 98 procent, čímž překonáváme předchozí metody. To otevírá cestu k mnohem jednoduššímu vysokokapacitnímu buněčnému screeningu, který přispěje k rychlejšímu vývoji nových protinádorových léčiv,“ hodnotí přínos výzkumu prof. Jan Kybic, vedoucí skupiny Algoritmy pro biomedicínské zobrazování z FEL ČVUT.
„Umělá inteligence a její praktické aplikace nacházejí v medicíně rozsáhlé využití. Dnes se již rutinně používají v radiologické diagnostice, v histopatologii nebo při endoskopickém vyšetření. Novou aplikací, kterou jsme rozvinuli ve spolupráci s týmem prof. Kybice na FEL ČVUT v Praze, je využití AI v oblasti vývoje léčiv. Dlouhodobě jsme se domnívali, že z reakce buněk na potenciální léčivo v čase lze odhadnout mechanismus jeho účinku, který je ovšem lidským okem a mozkem nevyhodnotitelný,” vysvětluje doc. MUDr. Marián Hajdúch, Ph. D., ředitel Ústavu molekulární a translační medicíny (ÚMTM) Lékařské fakulty Univerzity Palackého a lékařský ředitel Národního ústavu pro výzkum rakoviny (NÚVR).
Dva výzkumné týmy a unikátní výzkumné infrastruktury CZ-OPENSCREEN a EATRIS-CZ proto vzájemně spojily síly k analýze obrazu buněk vystavených působení léčiv pomocí nástrojů umělé inteligence. „Výsledky předčily naše očekávání, podařilo se nám rozlišit účinek i chemicky a mechanisticky velmi příbuzných látek. V tomto projektu a úspěšné spolupráci s ČVUT budeme s potěšením pokračovat i v budoucnosti a rádi rozšíříme naši spolupráci i o další týmy zabývající se AI,” dodává doc. Marián Hajdúch.
Superpočítač RCI zrychluje analýzu snímků i vyškolení neuronové sítě Informatici z FEL ČVUT při analýze obrazů buněk využívají snímky z fázové kontrastní mikroskopie, které lze oproti konvenčním fluorescenčním snímkům získat snadněji a rychleji. Navíc snímky z fázové kontrastní mikroskopie nepoškozují buňky a lze je tak využívat k zobrazování živých buněčných kultur. Fakta o výzkumu shrnuje článek publikovaný v prosincovém čísle vědeckého časopisu Computers in Biology and Medicine.
Vědci při výzkumu využívají rozsáhlé banky chemických látek a přístrojového vybavení UMTM na LF UP, se kterými lze automaticky realizovat velké množství experimentů. Časosběrné snímky, které zachycují reakci buněčných kultur vystavených účinkům léčiv, následně putují k počítačovému zpracování informatiků. Na FEL ČVUT projdou analýzou s využitím nástrojů umělé inteligence.
„Využíváme přitom konvoluční neuronovou síť, která už je vycvičená přímo na vstupních snímcích z fázové kontrastní mikroskopie. Vyhodnocení účinku jedné kontrastní látky pak trvá řádově několik vteřin na obrázek za předpokladu, že je neuronová síť již vytrénovaná, což zabere několik dní,“ upřesňuje proces vyhodnocování dat prof. Kybic. Při jejich zpracování vědci využívají superpočítač RCI v prostorách ČVUT, jehož robustní výpočetní výkon práci významně urychluje.
Nejnáročnější je ovšem síť naprogramovat a navrhnout vhodné algoritmy, což je výsledek práce mnoha měsíců, na které se podíleli zejména Denis Baručič a Sumit Kaushik, doktorand a postdoktorand z týmu prof. Kybice.
Prof. Jan Kybic upozorňuje, že vysoce výkonný buněčný screening za standardizovaných podmínek je pouze jedním z mnoha kroků v procesu objevování léčiv. Vědcům ze skupiny Algoritmy pro biomedicínské zobrazování na FEL ČVUT a Ústavu molekulární a translační medicíny (ÚMTM) Lékařské fakulty Univerzity Palackého v Olomouci se zatím podařilo tímto způsobem analyzovat účinek několika chemických látek; v dalších fázích výzkumu bude potřeba velikost souboru rozšířit na řádově stovky. Vědci budou rovněž zohledňovat různé mechanismy účinku a případně více typů buněčných linií a další faktory.
FEL ČVUT, LF UP v Olomouci a NejBusiness.cz
14. května 2023
Odvětví stavebnictví patří s podílem téměř 38 % na celosvětových emisích k největším znečišťovatelům...
Přední český dodavatel alternativních pohonných hmot Bonett vstupuje se svojí značkou na slovenský trh....
Společnost ČEPRO od dubna pro své velkoobchodní zákazníky nabízí nové palivo s obchodním označením HVO...
Direct pojišťovna potvrzuje svou dlouhodobou pozici mezi nejrychleji rostoucími pojišťovnami na trhu....
Od 18. března 2024 do 15. dubna 2024 bude Komerční banka vyplácet zjištěné pohledávky věřitelů Sberbank CZ...
Společnost DKV Mobility, přední evropská B2B platforma pro platby a řešení na cestách, rozšířila svou...
Po představení své nové obchodní strategie, zaměřené na podporu zdraví, správného stravování a na...
Společnost SAP oznámila novinky zaměřené na správu firemních dat. Nejvíce inovací včetně využití...
Společnost Dell uvádí na trh zcela novou řadu Latitude s podporou umělé inteligence. Notebooky vybavené...
Mozaika nájemců ve vysočanském věžáku AFI City 1 je již kompletně dokončená. Mezi nové přírůstky mimo jiné...