Duitse onderzoekers hebben een nieuw algoritme ontwikkeld voor klinische toepassing. Het is gebaseerd op artificiële intelligentie (AI). Het vergelijkt cellen van zieke mensen met een referentieatlas van gezonde cellen. In de praktijk kunnen artsen het gebruiken om zieke cellen nauwkeurig te identificeren. Dit is een groot voordeel voor gepersonaliseerde geneeskunde.
De menselijke celatlas is ‘s werelds grootste, voortdurend groeiende referentieatlas van één cel. Het bevat referenties van miljoenen cellen uit verschillende weefsels, organen en ontwikkelingsstadia. Deze referenties helpen om de invloeden van veroudering, milieu en ziekte op een cel te begrijpen. Dat moet uiteindelijk leiden tot een betere behandeling van patiënten. Het gebruik van referentieatlassen is echter problematisch. Datasets met een enkele cel kunnen meetfouten bevatten. De wereldwijde beschikbaarheid van deze is beperkt en het delen van onbewerkte patiëntengegevens is vaak wettelijk beperkt.
Onderzoekers van het Helmholtz Zentrum München en de Technische Universiteit München (TUM) een nieuw algoritme ontwikkeld, genaamd ‘scArches’, wat staat voor ‘Single-Cell Architecture Surgery‘.
“In plaats van privacygevoelige gegevens te delen tussen klinieken of onderzoeksinstellingen, maakt het algoritme gebruik van transfer learning. Nieuwe datasets van single-cell genomics worden vergeleken met bestaande referenties. Op deze manier blijven de privacy en anonimiteit van de patiënten gewaarborgd. Dit maakt het ook heel gemakkelijk om nieuwe datasets te becommentariëren en te interpreteren”, aldus onderzoeker Mohammad Lotfollahi.
Corona
Met behulp van scArches verrichtte de groep reeds onderzoek naar corona. Daarbij werden cellen uit longmonsters van corona-patiënten vergeleken met gezonde referentiecellen. Het algoritme was in staat om zieke cellen van gezonde te onderscheiden. Dit stelde de onderzoekers in staat om de aangetaste cellen nauwkeurig te identificeren in zowel milde als ernstige corona-gevallen. Biologische verschillen tussen patiënten hadden geen invloed op de kwaliteit van de kartering.
Fabian Theis: “In de toekomst willen we celverwijzingen net zo gemakkelijk gebruiken als we nu genoomverwijzingen doen. Met andere woorden: Als je een cake bakt, wil je niet eerst een recept uitvinden, maar zoek je het gewoon op in een kookboek. Met scArches formaliseren en vereenvoudigen we dit opzoekproces.”
Lees via deze link meer over scArches.
Foto: Het in kaart brengen van nieuwe celcohorten van gezonde personen en corona-patiënten op een referentieatlas van gezonde cellen. (c) Helmholtz Zentrum München / Mohammad Lotfollahi
Ook interessant: Met AI dementie in een vroeg stadium herkennen
Als je dit artikel leuk vindt, lees dan ook:
