Hücresel düzeyde kanser tümörlerini izlemek için yapay zeka modelinin lansmanı

Merkezi ABD'nin Kaliforniya eyaletinde bulunan BioTuring, kanser tümörleri hakkında daha fazla ayrıntıyı izleyebilen bir yapay zeka (YZ) modelini duyurdu.

ABD merkezli NVIDIA Technology Corporation'ın internet sitesinde 4 Şubat'ta yayınlanan bir paylaşımda, BioTuring'in yakın zamanda duyurduğu yapay zeka modelinin, bilim insanlarının hücreler arasındaki belirli ilişkilerin kanser gelişimini nasıl ve neden tetiklediğini açıklığa kavuşturmasına yardımcı olabileceği belirtiliyor.

BioTuring, kanserli tümörlerin hücresel çözünürlükte ayrıntılı görüntülerini oluşturabilen bir yapay zeka modeli duyurdu. Bu görüntüler, hücrelerin boyutu ve şekli, hangi genlerin aktive olduğu ve daha da önemlisi, bir doku örneğindeki milyonlarca farklı hücrenin göreceli mekansal konumları hakkında veri sağlayacak.

BioTuring tarafından geliştirilen kanser hücresi haritasının yapay zeka modeli

Yeni yapay zeka modeli, hesaplamalı biyolojiyle karşılaştırıldığında, kanser hücreleri ile bağışıklık sistemi arasındaki etkileşimlerin yüksek çözünürlüklü, gerçek zamanlı ayrıntılarını sağlayarak bilgi işleme süresinde avantajlar sağlıyor.

BioTuring CEO'su Son Pham, "İnsan vücudunda yaklaşık 30 trilyon hücre var ve büyük bir tümörde birkaç milyon hücre bulunur," dedi. "Bir şehrin nasıl işlediğini anlamak için yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerini analiz ettiğinizi düşünün. Biyolojik açıdan modelimiz size her evi, içinde ne olduğunu, kimin konuştuğunu ve ne söylediklerini gösterir," diyen Pham, BioTuring'in yapay zeka modelinin, hücrelerin nasıl etkileşim kurduğunu göstererek klinik kanser araştırmalarındaki bazı karmaşık zorlukların çözümüne yardımcı olacağını açıkladı.

Girişimler için NVIDIA Inception programının bir üyesi olan BioTuring, NVIDIA ekipman ve teknolojisini kullanarak hücrelerin yüksek çözünürlüklü bir haritasını oluşturdu. Bilim insanları, kanser hücrelerinin insan vücudunda nasıl büyüyüp yayıldığını anlayarak, yapay zeka modelinin erken kanser teşhisi için tarama yöntemlerini iyileştirebileceğini umuyor.

Araştırmacılar ayrıca, modelin ayrıntılı hücresel bilgilerini kullanarak tümör heterojenliğini, yani aynı hastadaki kanser tümörlerinin birbirinden önemli ölçüde farklı hücrelere sahip olma durumunu daha iyi anlayabilirler. Yapay zekâ modelinin görsel ayrıntılılığı, kanser ilacı geliştirme sürecine de yardımcı olabilir.

Kaynak: https://thanhnien.vn/ra-mat-mo-hinh-ai-giup-theo-doi-khoi-u-ung-thu-o-cap-do-te-bao-185250206205523459.htm