Einführung eines KI-Modells zur Verfolgung von Krebstumoren auf zellulärer Ebene

BioTuring (mit Hauptsitz in Kalifornien, USA) hat gerade ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI) angekündigt, das mehr Details zu Krebstumoren verfolgen kann.

In einem Beitrag auf der Website der US-amerikanischen NVIDIA Technology Corporation vom 4. Februar hieß es, das von BioTuring kürzlich angekündigte KI-Modell könne Wissenschaftlern dabei helfen, zu klären, wie und warum bestimmte Beziehungen zwischen Zellen die Krebsentstehung auslösen.

BioTuring hat ein KI-Modell angekündigt, das detaillierte Bilder von Krebstumoren in zellulärer Auflösung erstellen kann. Diese Bilder liefern Daten über Größe und Form der Zellen, welche Gene aktiviert sind und, was wichtig ist, die relative räumliche Position von Millionen verschiedener Zellen in einer Gewebeprobe.

Von BioTuring entwickeltes KI-Modell einer Krebszellkarte

Im Vergleich zur Computerbiologie bietet das neue KI-Modell Vorteile bei der Informationsverarbeitungszeit und liefert hochauflösende Echtzeitdetails der Wechselwirkungen zwischen Krebszellen und dem Immunsystem.

„Der menschliche Körper besteht aus etwa 30 Billionen Zellen, ein großer Tumor sogar aus mehreren Millionen“, sagte Son Pham, CEO von BioTuring. „Stellen Sie sich vor, Sie würden hochauflösende Satellitenbilder analysieren, um zu verstehen, wie eine Stadt funktioniert. Unser Modell würde Ihnen aus biologischer Sicht jedes Haus zeigen, was sich darin befindet, wer spricht und was die Leute sagen“, sagte er und erklärte, dass das KI-Modell von BioTuring dazu beitragen werde, einige der komplexen Herausforderungen der klinischen Krebsforschung zu lösen, indem es zeige, wie Zellen interagieren.

BioTuring, ein Mitglied des NVIDIA Inception-Programms für Startups, nutzte NVIDIA-Geräte und -Technologie, um eine hochauflösende Zellkarte zu erstellen. Durch das Verständnis des Wachstums und der Ausbreitung von Krebszellen im menschlichen Körper hoffen die Wissenschaftler, dass das KI-Modell Screening-Methoden zur Krebsfrüherkennung verbessern kann.

Darüber hinaus könnten Forscher die detaillierten Zellinformationen des Modells nutzen, um die Tumorheterogenität besser zu verstehen – also, wie Krebstumore desselben Patienten Zellen aufweisen, die sich deutlich voneinander unterscheiden. Die visuelle Granularität des KI-Modells könnte auch bei der Entwicklung von Krebsmedikamenten helfen.

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