Τεχνολογία

Τεχνητή νοημοσύνη: Παίρνει τα ηνία στην απεικόνιση σε βάθος ιστού

Τεχνητή νοημοσύνη: Παίρνει τα ηνία στην απεικόνιση σε βάθος ιστού

Τεχνητή νοημοσύνη: Οι πρόοδοι στην τεχνολογία απεικόνισης βαθέων ιστών αντιπροσωπεύουν μια από τις πιο συναρπαστικές εξελίξεις στην επιστήμη σήμερα.

Η τεχνητή νοημοσύνη βρίσκει καθημερινά όλο και περισσότερες εφαρμογές. Ένα από τα νεότερα είναι στον βιοϊατρικό τομέα, χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη για τον έλεγχο και την οδήγηση της μικροσκοπίας ενός μορίου με τρόπους που κανένας άνθρωπος δεν μπορεί. Το αποτέλεσμα είναι μια ορόσημο ικανότητα οπτικής απεικόνισης νανοκλίμακας βαθιά μέσα στον ιστό – οπτικοποίηση της τρισδιάστατης υπερδομής του εγκεφαλικού κυκλώματος και των ινιδίων βήτα αμυλοειδούς που σχηματίζουν πλάκα σε υγιείς και άρρωστους εγκεφάλους, που υπόσχονται γνώσεις για τον αυτισμό και τη νόσο του Αλτσχάιμερ.

Οι πρόοδοι στην τεχνολογία απεικόνισης βαθέων ιστών αντιπροσωπεύουν μια από τις πιο συναρπαστικές εξελίξεις στην επιστήμη σήμερα. Επιτρέπουν στους ερευνητές να δουν πιο βαθιά και με μεγαλύτερη ανάλυση τις πιο στοιχειώδεις βιολογικές διαδικασίες, ρίχνοντας φως τόσο στην ανθρώπινη ανάπτυξη όσο και στις ασθένειες.

«Η απεικόνιση μέσω των ιστών είναι δύσκολη, λόγω της παραμόρφωσης και της θολότητας, που ονομάζεται εκτροπή, που προκαλείται από τα εξαιρετικά συσσωρευμένα εξωκυτταρικά και ενδοκυτταρικά συστατικά. Στα συστήματα απεικόνισης μας, τα οποία ανιχνεύουν μεμονωμένα βιομόρια στον τρισδιάστατο χώρο των ιστών με ακρίβεια μέχρι λίγα νανόμετρα, η εκτροπή είναι ο παράγοντας απενεργοποίησης για την οπτικοποίηση της αρχιτεκτονικής του μοριακού ιστού στον πλήρη ορισμό της», δήλωσε ο Fang Huang, του οποίου η ερευνητική ομάδα κατασκεύασε τον νέο κινητήρα AI.

Μια σημαντική ανακάλυψη που εκκρεμεί για δίπλωμα ευρεσιτεχνίας επιτεύχθηκε πρόσφατα μέσω μιας συνεργασίας πολλών εργαστηρίων μεταξύ του εργαστηρίου Huang στο σχολείο Weldon. εργαστήριο του αναπληρωτή καθηγητή Alexander Chubykin στο Τμήμα Βιολογικών Επιστημών του Purdue στο College of Science. και το εργαστήριο του Gary Landreth, του Martin Professor της Έρευνας για το Αλτσχάιμερ στην Ιατρική Σχολή του Πανεπιστημίου της Ιντιάνα και το Ερευνητικό Ινστιτούτο Νευροεπιστημών Stark.

Η έρευνα περιγράφηκε στο περιοδικό Nature Methods, σε μια εργασία με τίτλο «Deep learning-driven adaptive optics for single-molecule localization microscopy». Η έρευνα έδειξε απεικόνιση βαθέων ιστών, υπερ-ανάλυσης μέσω δειγμάτων κοπής 250 μm (~1 τάξη μεγέθους βελτίωση από προηγούμενες επιδείξεις) σε ανάλυση 20-70 nm, επιλύοντας την υπερδομή των δενδριτικών σπονδύλων και των ινιδίων βήτα αμυλοειδούς στον εγκέφαλο.

“Ο αντίκτυπος για τη βιοϊατρική επιστήμη και την ιατρική είναι τεράστιος: μια ευκαιρία να δούμε πιο καθαρά και βαθειά τις εσοχές του υποβαθμισμένου βαθύ ιστού σε ασθενείς με αυτισμό ή νόσο του Αλτσχάιμερ. Είναι σημαντικό ότι αυτές οι εξελίξεις στην οπτικοποίηση της κυτταρικής ανατομίας θα βοηθήσουν στην κατανόηση της παθοφυσιολογίας αυτών συνθήκες και ενημερώνει νέες επιλογές θεραπείας στο μέλλον», δήλωσε ο Chubykin, η εργασία του οποίου επικεντρώνεται στην κατανόηση των αντιληπτικών και μαθησιακών διαταραχών στον αυτισμό μέσω των λειτουργικών και δομικών γνώσεων του εγκεφάλου.

Το οπτικό μικροσκόπιο επιτρέπει την οπτικοποίηση κυττάρων και ιστών μέχρι ένα επίπεδο ειδικότητας λεπτομερειών, δηλαδή το όριο περίθλασης. Πέρα από το όριο περίθλασης, ωστόσο, τα μικρότερα χαρακτηριστικά σε κύτταρα και ιστούς δεν μπορούν να επιλυθούν. Τα παραδοσιακά μικροσκόπια φωτός που είναι ευρέως διαθέσιμα σε πανεπιστήμια, νοσοκομεία και τάξεις γυμνασίων υποφέρουν από αυτό το θεμελιώδες όριο θολής όρασης μικρών αντικειμένων—ιοί, βακτήρια και μικρά χαρακτηριστικά μέσα στα κύτταρα ή τους ιστούς δεν μπορούν να επιλυθούν.

Η μικροσκοπία εντοπισμού ενός μορίου έχει ξεπεράσει αυτό το εμπόδιο, επιτρέποντας παρατηρήσεις με βάση το φως με 10 έως 100 φορές βελτιωμένη ανάλυση. Τώρα, με την τεχνητή νοημοσύνη να αναλαμβάνει τα ηνία αυτών των συστημάτων απεικόνισης «υπερ-ανάλυσης», οι ερευνητές είναι σε θέση να οπτικοποιήσουν την εσωτερική λειτουργία των κυττάρων και των ιστών με τον πλήρη ορισμό τους χωρίς εμπόδια.

 

Διαβάστε όλες τις τελευταίες Ειδήσεις για την υγεία από την Ελλάδα και τον Κόσμο
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο Google News και μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις

Διαβάστε Eπίσης:

Πώς βοηθά το VR τα αυτιστικά άτομα να ολοκληρώσουν εργασίες;

ChatGPT αποτοξίνωση: Ένα μυστήριο που απαιτεί περαιτέρω έρευνα

Πώς η τεχνολογία συμβάλλει στην εξέλιξη της ιατρικής επιστήμης;

Insurtech: Πώς η τεχνολογία αναδιαμορφώνει τον ασφαλιστικό κλάδο

svg%3E svg%3E
svg%3E
svg%3E
Περισσότερα

Πώς να αποφύγουν τα νοσοκομεία την αποτυχία στην υιοθέτηση νέας τεχνολογίας;

Πολλά από τα ψηφιακά εργαλεία που υιοθετούν τα νοσοκομεία επικεντρώνονται στον εξορθολογισμό των ροών εργασίας για τους υπαλλήλους τους ή στη βελτίωση της εμπειρίας των ασθενών. 

Singles in America: Πώς να σπάσετε τον πάγο στα ραντεβού με AI

Singles in America: Σύμφωνα με τη μελέτη, τα ραντεβού με τεχνητή νοημοσύνη είναι σε πρώιμα στάδια, με μόλις το 6% όλων των ανύπαντρων και το 14% των ατόμων που βγαίνουν ραντεβού στο διαδίκτυο να λένε ότι έχουν πειραματιστεί με την τεχνητή νοημοσύνη για να ενισχύσουν τη ζωή τους. 

Eμπορικό εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης έχει μέτρια επιτυχία στην πρόβλεψη νεφρικής βλάβης που σχετίζεται με νοσηλεία

«Ο εντοπισμός του κινδύνου HA-AKI με προγνωστικά μοντέλα θα μπορούσε να βοηθήσει στην υποστήριξη κλινικών αποφάσεων, όπως η προειδοποίηση των παρόχων να μην παραγγείλουν νεφροτοξικά φάρμακα, αλλά απαιτείται περαιτέρω μελέτη πριν από την κλινική εφαρμογή»