تشخیص دقیق سرطان و عفونت های ویروسی با هوش مصنوعی AINU

01

از 05

انقلاب در تشخیص بیماری با هوش مصنوعی

پروفسور پیا کوسما، یکی از محققان این مطالعه گفت: «وضوح این تصاویر به اندازه‌ای بالا است که هوش مصنوعی ما بتواند الگوها و تفاوت‌های خاص را با دقت قابل‌ توجهی تشخیص دهد، که از جمله آن تغییرات در شوه چیدمان DNA در داخل سلول‌ها است، که به تشخیص تغییرات خیلی زود پس از وقوع کمک می‌کند.»

وی تصریح کرد: «ما فکر می‌کنیم که روزی، این نوع اطلاعات می‌تواند برای پزشکان اطلاعات ارزشمندی برای نظارت بر بیماری، شخصی‌سازی درمان‌ها و بهبود نتایج بیمار فراهم کند.»

سیستم AINU یک شبکه عصبی کانولوشنال است، به این معنی که نوعی هوش مصنوعی می‌باشد و به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده‌های بصری مانند تصاویر طراحی شده است.

نمونه‌هایی از شبکه‌های عصبی کانولوشن شامل ابزارهای هوش مصنوعی است، که کاربران را قادر می‌سازد قفل گوشی‌های هوشمند را با صورت خود باز کنند، یا سایر مواردی که توسط خودروهای خودران برای درک و هدایت محیط‌ها با شناسایی اشیا در جاده‌ها استفاده می‌شوند.

در پزشکی، شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند: ماموگرافی یا سی‌تی‌اسکن و شناسایی علائم سرطان که ممکن است توسط چشم انسان نادیده گرفته شود، استفاده می‌شوند.

همچنین آنها می‌توانند به پزشکان کمک کنند تا ناهنجاری‌ها را در اسکن‌های MRI یا تصاویر اشعه ایکس مشخص کنند و به تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر کمک کنند.

02

از 05

آموزش AINU برای تشخیص سرطان و ویروس

AINU ساختارهای ریز درون سلول‌ها را در سطح مولکولی شناسایی و تجزیه و تحلیل می‌کند.

محققان این مدل را با تغذیه آن با تصاویری با وضوح نانو از هسته انواع مختلف سلول‌ها در حالت‌های مختلف آموزش دادند.

این مدل با تجزیه و تحلیل شیوه توزیع و چیدمان اجزای هسته‌ای در فضای سه‌بعدی، یاد گرفت که الگوهای خاصی را در سلول‌ها تشخیص دهد.

به عنوان مثال، سلول‌های سرطانی تغییرات مشخصی در ساختار هسته‌ای خود در مقایسه با سلول‌های طبیعی دارند، که مانند تغییر در نوع سازماندهی DNA یا توزیع آنزیم‌ها در هسته است.

پس از آموزش، سیستم AINU می‌تواند تصاویر جدیدی از هسته‌های سلولی را تجزیه و تحلیل کند و تنها بر اساس این ویژگی‌ها، آنها را به عنوان سرطانی یا طبیعی طبقه‌بندی نماید.

وضوح نانومقیاس تصاویر، هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا تغییرات در هسته سلول را به محض یک ساعت پس از آلوده شدن به ویروس هرپس سیمپلکس نوع 1 تشخیص دهد.

این مدل می‌تواند حضور ویروس را با یافتن تفاوت‌های جزئی در شیوه بسته‌بندی DNA تشخیص دهد، که زمانی رخ می‌دهد که ویروس شروع به تغییر ساختار هسته سلول کند.

03

از 05

به سوی کاربرد بالینی و فراتر از آن

این سیستم هوش مصنوعی می‌تواند سلول‌هایی را که توسط ویروس آلوده شده‌اند را خیلی زود پس از شروع عفونت شناسایی کند.

به طور معمول، تشخیص عفونت توسط پزشکان به زمان نیاز دارد، چرا که آنها بر علائم قابل مشاهده یا تغییرات بزرگ‌تر در بدن تکیه دارند. اما با AINU، می‌توان فوری تغییرات کوچکی را که در هسته سلول رخ می‌دهند، مشاهده کرد.

محققان می‌توانند از این فناوری استفاده کنند تا ببینند چگونه ویروس‌ها بلافاصله پس از ورود به بدن بر سلول‌ها تأثیر می‌گذارند، که می‌تواند به توسعه درمان‌ها و واکسن‌های بهتر کمک کند.

در بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها، AINU می‌تواند برای تشخیص سریع عفونت‌ها از یک نمونه خون یا بافت ساده استفاده نماید و این فرایند را سریع‌تر و دقیق‌تر می‌کند.

04

از 05

غلبه بر محدودیت‌های فنی برای استفاده بالینی

محققان باید قبل از اینکه فناوری برای آزمایش یا به کارگیری در یک محیط بالینی آماده شود، بر محدودیت‌های مهم آن غلبه کنند.

به عنوان مثال، تصاویر گرفته شده با تکنیک STORM را فقط می‌توان با تجهیزات تخصصی که فقط در آزمایشگاه‌های تحقیقاتی زیست‌پزشکی یافت می‌شود، تهیه کرد.

راه‌اندازی و نگهداری سیستم‌های تصویربرداری مورد نیاز هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاری قابل توجهی در تجهیزات و تخصص فنی است.

محدودیت دیگر این است که تصویربرداری با تکنیک STORM اغلب تنها چند سلول را در یک زمان تجزیه و تحلیل می‌کند.

برای اهداف تشخیصی، به‌ ویژه در محیط‌های بالینی که سرعت و کارایی بسیار مهم است، پزشکان باید تعداد بیشتری از سلول‌ها را در یک تصویر ثبت نمایند تا بتوانند بیماری را شناسایی یا نظارت کنند.

پیشرفت‌های سریع بسیاری در زمینه تصویربرداری STORM وجود دارد و به این معنی است که میکروسکوپ‌ها به زودی در آزمایشگاه‌های کوچک‌تر یا کمتر تخصصی و در نهایت حتی در کلینیک در دسترس خواهند بود.

محدودیت‌های دسترسی و توان عملیاتی، مشکلات قابل حل‌تری نسبت به آنچه تصور می‌شد، هستند و محققان امید دارند که به زودی آزمایش‌های بالینی را انجام دهند.

05

از 05

آینده تحقیقات سلول‌های بنیادی با هوش مصنوعی

اگرچه ممکن است AINU سال‌ها با مزایای بالینی فاصله داشته باشد، انتظار می‌رود تحقیقات علمی را در کوتاه مدت سرعت بخشد.

محققان دریافتند این فناوری می‌تواند سلول‌های بنیادی را با دقت بسیار بالایی شناسایی کند.

سلول‌های بنیادی می‌توانند به هر نوع سلولی در بدن تبدیل شوند و این توانایی به عنوان پرتوانی شناخته می‌شود.

سلول‌های پرتوان به دلیل پتانسیل آنها در کمک به ترمیم یا جایگزینی بافت‌های آسیب دیده مورد مطالعه قرار می‌گیرند.

هوش مصنوعی AINU می‌تواند فرایند تشخیص سلول‌های پرتوان را سریع‌تر و دقیق‌تر کند و به ایمن‌تر و مؤثرتر کردن درمان‌های سلول‌های بنیادی کمک نماید.

روش‌های کنونی برای شناسایی سلول‌های بنیادی با کیفیت بالا به آزمایش‌های حیوانی متکی است.

با وجود این، تمام مواردی که این مدل هوش مصنوعی جدید نیاز دارد، نمونه‌ای است با نشانگرهای خاصی که ویژگی‌های هسته‌ای کلیدی را برجسته و رنگ‌آمیزی می‌کنند.

علاوه بر اینکه هوش مصنوعی آسان‌تر و سریع‌تر کارها را انجام می‌دهد، می‌تواند به تحقیقات سلول‌های بنیادی سرعت ببخشد و در عین حال به کاهش استفاده از حیوانات در علم کمک کند.