Gli scienziati insegnano ai computer a riconoscere le cellule vive

Gli scienziati insegnano ai computer a riconoscere le cellule vive

Secondo uno studio finanziato dalla Fondazione Michael J. Fox e pubblicato questo mese sulla rivista Cell un metodo di intelligenza artificiale chiamato “deep learning” potrebbe aiutare i computer ad analizzare i dettagli nelle cellule vive senza usare metodi che potrebbero essere dannosi per le cellule stesse.

Il ricercatore capo Steven Finkbeiner, MD, PhD, direttore e ricercatore senior presso gli Istituti di Gladstone ha spiegato che questo metodo può essere utile agli scienziati alla ricerca di nuovi modi per diagnosticare e curare la malattia di Parkinson e altre malattie neurodegenerative.

Occhio umano VS Computer

Dal momento che l’occhio umano non è in grado di distinguere le singole cellule, anche con un microscopio, i ricercatori hanno dovuto usare coloranti e metodi di colorazione per rendere visibili le caratteristiche delle cellule, un processo chiamato etichettatura. Tuttavia, le sostanze chimiche utilizzate in questo processo possono essere letali per le cellule.

Quasi un decennio fa, il dott. Finkbeiner e colleghi hanno inventato un microscopio robotico in grado di localizzare le singole cellule. Hanno anche sviluppato metodi computazionali per analizzare la grande quantità di dati generati dal microscopio. Google ha contattato il dott. Finkbeiner con un’offerta per aiutare a perfezionare un modello per l’apprendimento approfondito, in cui le macchine possono imparare dai dati e prendere decisioni.

Nel nuovo studio, gli scienziati hanno mostrato a un computer due serie di immagini delle stesse cellule: una senza etichetta e una etichettata. Hanno ripetuto il processo milioni di volte. Quindi, hanno mostrato al computer un’immagine senza etichetta che non aveva mai visto e hanno trovato che poteva prevedere con precisione dove si trova l’etichetta.

Programmi molto più precisi nell’identificazione delle cellule

I ricercatori hanno scoperto che il programma per computer sarebbe in grado di identificare se una cellula è viva o morta correttamente nel 98% delle volte, rispetto a un tasso di precisione dell’80% per l’occhio umano. Il passo successivo è stato quello di addestrare il programma a prevedere con precisione la posizione del nucleo della cellula. L’hanno addestrato a distinguere le cellule nervose, o neuroni, da altri tipi di cellule e per distinguere tra due tipi di estensioni su neuroni, chiamati assoni e dendriti.

Margaret Sutherland, PhD, direttore del programma presso l’Istituto nazionale di disordini neurologici e ictus, parte del National Institutes of Health (NIH), ha detto:

“Questo approccio ha il potenziale per rivoluzionare la ricerca biomedica. I ricercatori stanno generando quantità straordinarie di dati: per i neuroscienziati, questo significa che le macchine di addestramento per aiutare ad analizzare queste informazioni possono aiutare ad accelerare la nostra comprensione di come le cellule del cervello sono messe insieme e in applicazioni legate allo sviluppo di farmaci”.

Il dott. Finkbeiner afferma che il nuovo metodo ha importanti implicazioni per la ricerca sul Parkinson e su altre malattie neurodegenerative.

“Ancora non capiamo la causa esatta della malattia per il 90% di questi pazienti. Inoltre, non sappiamo nemmeno se la causa sia la stessa per tutti i pazienti, o se sia possibile classificare le malattie in tipi diversi. Gli strumenti di apprendimento profondo potrebbero aiutarci a trovare risposte a queste domande, che hanno enormi implicazioni su tutto, da come studiare la malattia al modo in cui conduciamo gli studi clinici.”

Altri finanziatori dello studio sono stati Google, il NIH, il Centro Taube / Koret per la ricerca sulle malattie neurodegenerative di Gladstone e la Neuro Collaborative dell’Associazione ALS.

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