Az ELKH Szegedi Biológiai Kutatóközpont Horváth Péter által vezetett kutatócsoportja a sejteken belüli rendellenes fehérjeváltozások pontos leírására alkalmas, világviszonylatban is újdonságnak számító, mesterséges intelligenciára épülő képfeldolgozásos eljárást dolgozott ki, amely hozzájárulhat a daganatos betegségek korai diagnosztikájához és a célzott kezelés továbbfejlesztéséhez.
Az Eötvös Loránd Kutatási Hálózat (ELKH) közölte: a mesterséges intelligencia vezérelte mikroszkópos képelemzés az egyes sejtek funkcionalitását meghatározó fehérjék elemzésének szintjéig történő fejlesztésével felbecsülhetetlen információ nyerhető ki diagnosztikai és terápiás célokra.
Az SZBK-ban Horváth Péter és kutatócsoportja hosszú évek óta világviszonylatban is kiemelkedő eredményeket ér el a mesterséges intelligenciát alkalmazó mikroszkópos képfeldolgozásban. A dél-alföldi laborban immár rutineljárásnak számít a szöveteket felépítő egyedi sejtek precíz jellemzésére alkalmas egysejt-analízis.
A kutatók ezt a módszert most olyan szuperérzékeny eljárással kombinálták, amely a kóros sejtek morfológiai eltérésein túl a sejteken belüli rendellenes fehérjeváltozásokat is képes rendkívüli pontossággal leírni.
A sejt teljes fehérjetartalmának elemzése kulcsfontosságú információkkal szolgál az élettani és a kóros sejtműködések jobb megértéséhez, így kiemelkedő a szerepe többek között a daganatos kórfolyamatok részletes jellemzésében, ezáltal pedig a korai diagnosztika és a célzott kezelés továbbfejlesztésében – mutatnak rá az új eredmények gyakorlati hasznosítási lehetőségeire a Nature Biotechnology című folyóirat honlapján frissen megjelent közlemény szerzői.
A szegedi kutatók a mélytanulást alkalmazó sejtfelismerő algoritmusok segítségével az emberi szemnél milliószor gyorsabban és azonos vagy nagyobb precizitással ismerik fel a szövetmintákról készült digitális felvételeken megjelenő rendellenes sejteket. Az így azonosított kóros sejteket mikrométeres pontossággal kimetszik a mintából, ezt a kinyert egysejtek molekuláris elemzése követ, ez mostanáig alapvetően a sejt DNS-állományának leírására irányult.
Horváth Péter és kutatócsoportja nagyjából két éve kapcsolódott be egy nemzetközi kutatási projektbe. Egy olyan molekuláris módszert sikerült kifejleszteniük, amely egyetlen sejt szintjére miniatürizálta a fehérjék tömegspektrometriás elemzését. Az analízis érzékenységét mintegy százszorosára növelve lehetővé vált, hogy egyetlen mintában több ezer fehérje mennyiségét meghatározzák, és ezáltal precíz képet kapjanak a sejt fehérjekészletéről. A munka azonban nem áll meg ennél a fázisnál, a kutatók a kóros sejtekben egyedinek mutatkozó fehérjék biológiai szerepét is vizsgálják, ami alapján új terápiás célpontok azonosítása is várható a közeljövőben.
A szervezet sok milliárd sejtje között akár már egyetlen egy kóros működése is elég ahhoz, hogy visszafordíthatatlan folyamatok induljanak el. Az ilyen kiindulási kóros sejtek megtalálása a rákprevenció és a korai rákgyógyítás kulcsfontosságú eszköze lehet.
Mivel a modern onkológiai gyógyszerek jellemzően valamilyen kóros fehérjeműködés célzott befolyásolásával hatnak, a rendellenes sejtekben feltárt fehérjeváltozások feltérképezése újabb lendületet adhat az onkoterápiák fejlődésének.
Horváth Péter szerint a mesterséges intelligencián alapuló egysejt-proteomika akár már az elkövetkező két évben bekerülhet a klinikai gyakorlatba, és áttörést hozhat a személyre szabott onkoterápiában. E távlati cél megvalósítását támogatja az a jelenleg Szegeden épülő Tématerületi Kiválósági Központ is, amely a tervek szerint a világ legmodernebb egysejt-kinyerő és egysejt-analitikai központja lesz – közölte az ELKH.
