A Szegedi Biológiai Kutatóközpontban dolgozó magyar kutatók mesterséges intelligenciára és robotizált sejtelemzésre épülő módszerrel próbálják megtalálni azokat a daganatsejteket, amelyek később áttéteket indítanak el.
A Horváth Péter vezette Lendület Mikroszkópos Képelemzés és Gépi Tanulás Kutatócsoport svéd és svájci partnerekkel dolgozik azon, hogy a mikroszkópos szövettani képeket molekuláris adatokkal kösse össze. A rendszer lényege, hogy az AI választja ki a vizsgálandó sejteket, majd egy robotlézer nagy pontossággal emeli ki őket a szövetmintából, hogy azokon részletes fehérje- és génszintű elemzést lehessen végezni. A módszer alapja a Deep Visual Proteomics nevű technológia.
Az egyik vizsgálatban egy áttétes melanomás beteg mintáit hasonlították össze: az eredeti daganatot a később kialakult tüdő- és agyi áttétekkel. Kiderült, hogy az áttétek sejtjei nagy hasonlóságot mutattak egy olyan sejtcsoporttal, ami már a kezdeti tumorban is jelen volt – vagyis az áttétképzésért felelős sejtek nyoma elméletileg már a betegség korai szakaszában felismerhető lehet.
Ahogy Horváth Péter fogalmazott, minél pontosabban látszik, mely sejtek felelősek a betegség előrehaladásáért, annál inkább el lehet mozdulni attól, hogy egy tumort egységes tömegként kezeljenek, és át lehet állni a legveszélyesebb sejtcsoportokat célzó terápiákra. A klinikai alkalmazásig még hosszú út vezet, de a kutatás azt mutatja, hogy Magyarországon is zajlik érdemi munka a személyre szabott rákkezelés irányába.
Forrás: Economx
