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KI-Modell analysiert Zellbewegung in Echtzeit

Wirksamkeit von neuen Krebsmedikamenten wird besser beurteilbar
©unsplash

Die enormen Mengen an Daten, die beim Filmen von biologischen VorgĂ€ngen mittels eines Mikroskops gesammelt werden, waren bisher ein Hindernis bei der Analyse. Forscher der University of Gothenburg haben mithilfe KĂŒnstlicher Intelligenz (KI) die Zellbewegung ĂŒber Zeit und Raum verfolgt. Dieses Verfahren könnte sich bei der Entwicklung von Medikamenten gegen Krebs als sehr hilfreich erweisen. Das Studieren von Bewegungen und Verhalten von Zellen sowie biologischen MolekĂŒlen unter einem Mikroskop liefert grundlegende Infos fĂŒr ein besseres VerstĂ€ndnis von VorgĂ€ngen, die die menschliche Gesundheit betreffen.

Datenberge gezielt auswerten

“Die optische Mikroskopie ermöglicht es uns, biologisches Leben in Raum und Zeit bis ins kleineste Detail zu untersuchen. Lebende Systeme bewegen sich mit unterschiedlicher Geschwindigkeit in jede nur mögliche Richtung”, so Erstautor JesĂșs Pineda. Diese Fortschritte hĂ€tten den Forschern derartig große Datenmengen zur VerfĂŒgung gestellt, dass eine Analyse nahezu unmöglich sei. FĂŒr die aktuelle Studie haben die Experten ein KI-Verfahren entwickelt, dass die Graphentheorie mit neuronalen Netzwerkern kombiniert, um zuverlĂ€ssige Infos aus Videoclips auszuwĂ€hlen.

Die Graphentheorie ist eine mathematische Struktur, um bei dem untersuchten Sample die Beziehungen zwischen verschiedenen Partikeln zu beschreiben. Das lĂ€sst sich mit einem sozialen Netzwerk vergleichen, bei dem die Partikel interagieren und ihr Verhalten gegenseitig direkt oder indirekt beeinflussen. Laut Pineda nutzt das KI-Verfahren die Infos in dem Graph, um sich an verschiedene Situationen anzupassen. Es kann damit in verschiedenen Experimenten unterschiedliche Aufgaben lösen. “Zum Beispiel kann unsere KI den Weg rekonstruieren, den einzelne Zellen oder MolekĂŒle nehmen, wenn sie sich bewegen, um eine bestimmte biologische Funktion zu erreichen.”

Pharmakonzerne nutzen Methode

Forscher können auf diese Weise die Wirksamkeit verschiedener Medikamente testen und dabei erkennen, wie wirksam sie als mögliche BehandlungsansĂ€tze gegen Krebs sind. Die KI ermöglicht es auch, alle dynamischen Aspekte von Partikeln in Situationen zu beschreiben, in denen andere Verfahren nicht wirksam sein wĂŒrden. Aus diesem Grund haben auch Pharmaunternehmen dieses Verfahren bereits in ihre Forschung und Entwicklung aufgenommen. Details wurden in “Nature Machine Intelligence” veröffentlicht.

PTE/Red.

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