Oamenii de știință învață computerele cum să analizeze celulele creierului

Prezentul, dar mai ales viitorul se schimbă odată cu dezvoltarea tehnologiei, mai ales în domeniul medical. Astfel, mașinăriile ar putea învăța cum să analizeze celulele creierului.

Potrivit unui studiu finanțat de către Institutul Național de Tulburări Neurologice și Accidente Vasculare Cerebrale, parte a Institutului Național de Sănătate, oamenii de știință ar putea învăța mașinăriile cum să aleagă caracteristicile neuronilor și a altor celule care nu au fost colorate sau supuse altor tratamente.

“Această abordare are potențialul de a revoluționa cercetarea biomedicală. În acest moment, cercetătorii generează cantități extraordinare de date în acest sens. Pentru neurologi acest lucru înseamnă că mașinăriile antrenate să ajute la analizarea acestor informații pot ajuta la accelerarea înțelegerii noastre cu privire la modul în care celulele creierului sunt puse împreună și în aplicații legate de dezvoltarea medicamentelor.”, a declarat Margaret Sutherland, directorul de program al Institutului Național de Tulburări Neurologice și Accidente Vasculare Cerebrale.

Celulelor neuronale, văzute cu ochiul liber, par uniforme, însă celulele individuale diferite nu pot fi văzute. Încă de la sfârșitul secolului al XIX-lea, când cercetătorii neurologi Santiago Ramon y Cajal și Camillo Golgi au desenat cele mai vechi hărți ale sistemului nervos, oamenii de știință au dezvoltat vopsele și metode de colorare pentru a distinge structurile din creier și starea lor de sănătate. Din păcate, multe dintre aceste metode implică substanțe chimice dure care fixează sau îngheață celulele într-o stare nenaturală sau dăunează celulelor vii după aplicare. De asemenea, tehnicile tradiționale limitează detaliile pe care oamenii de știință le pot observa.

Plecând de la aceste probleme, o echipă condusă de Steven Finkbeiner, director și cercetător principal la Institutul Gladstone din San Francisco și profesor de neurologie și fiziologie la Universitatea din California, San Francisco, a investigat dacă computerele ar putea fi instruite pentru a identifica structurile din celulele necolorate.

“În fiecare zi laboratorul nostru a creat sute de imagini, mult mai mult decât am putea vedea și analiza. Într-o zi, câțiva cercetători de la Google au bătut la ușă pentru a vedea dacă ne pot ajuta în vreun fel.”, a declarat dr. Finkbeiner, autorul principal al studiului.

Cercetătorii au folosit o metodă numită Deep Learning care se bazează pe principiile învățării mecanice, un fel de Inteligență Artificială în care mașinăriile pot învăța din date și pot lua decizii. Recunoașterea facială este un exemplu de învățare al unei mașinării. Cu ajutorul acestei metode, echipa doctorului Finkbeiner a pregătit un program digital care poate analiza celulele creierului prin afișarea imaginilor colorate și necolorate. Apoi, pentru a testa dacă programul a învățat ceva, cercetătorii l-au provocat cu noi imagini, de această dată nemarcate.

După prima rundă de antrenament, programul a identificat zonele unde sunt localizate celulele prin observarea nucleului acestora, o structură rotundă care conține informații genetice și care servește drept centru de comandă pentru celulă. În timpul unor experimente suplimentare, echipa doctorului Finkbeiner a crescut complexitatea caracteristicilor pe care le-a căutat programul și l-a antrenat cu succes să distingă celulele moarte de celulele vii, dar și să identifice anumite tipuri de celule ale creierului. În plus, programul a învățat să facă diferența între axoni și dendrite. Conform rezultatelor, acesta a analizat cu succes structurile din țesutul nemarcat.

Cum funcționează algoritmul programului?

“Deep Learning ia un algoritm sau un set de reguli și îl structurează în straturi, identificând caracteristici simple din părți ale imaginii respective și apoi transmite informațiile către alte straturi care recunosc caracteristici tot mai complexe, cum ar fi modele și structurile. Acest lucru amintește de modul în care creierul nostru procesează informațiile vizuale. Metodele de învățare profundă sunt capabile să descopere mult mai multe informații decât pot fi văzute de ochiul uman.", a mai spus dr. Finkbeiner.

După aceste rezultate pozitive, dr. Finkbeiner și colegii săi intenționează să aplice aceste metode la cercetarea axată pe boli.