Tartu ülikool hakkab tehisintellekti abil vähirakke uurima

Automaatsed mikroskoobid, mis suudavad päevas teha kümneid tuhandeid pilte, millest igal on omakorda tuhanded rakud. Selliste rakkude piltidelt saab inimene lugeda näiteks vähirakkude olemasolu või seda, millist mõju avaldab võetud ravim.

Pilt: Scanpix

Tartu ülikool hakkab tehisintellekti abil vähirakke uurima

Automaatsed mikroskoobid, mis suudavad päevas teha kümneid tuhandeid pilte, millest igal on omakorda tuhanded rakud. Selliste rakkude piltidelt saab inimene lugeda näiteks vähirakkude olemasolu või seda, millist mõju avaldab võetud ravim.

Tartu Ülikooli arvutiteaduste instituut sõlmis rakkude uurimiseks koostöölepingu innovatsioonifirmaga PerkinElmer

Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituut sõlmis teadusliku koostöö lepingu maailma ühe juhtiva mikroskoopide valmistaja ja parema maailma nimel innovatsioonile pühenduva ettevõttega PerkinElmer. Koostöö eesmärgiks on arendada masinõppe meetodeid, et luua intelligentset tarkvara meditsiini- ja eluteadustes kasutatavate rakkude mikroskoopia piltide analüüsiks.

Arvutiteaduse instituudi juhataja Jaak Vilo selgitas, et et seni on mikroskoobi all tehtud piltide analüüsi jaoks tarkvara arendatud spetsiifiliste algoritmide loomisega, kasutades matemaatilisi mudeleid ning inimeste kirjutatud programme. "Meie koostöö raames uurime, kuidas kasutada masinõppe meetodeid PerkinElmeri Opera PhenixTM – High Content Screeningu instrumentide abil saadud andmete analüüsimisel. Uusim tehisintellekti tehnoloogia, mis treenib tehisnärvivõrku näidete abil, vähendab märkimisväärselt uute algoritmide kirjutamise vaeva," ütles Vilo.

High Content Screeningu süsteemid on automaatsed fluorestseerumist kasutavad mikroskoobid, mis suudavad päevas teha kümneid tuhandeid pilte, millest igal on omakorda tuhanded rakud. Selliste rakkude piltidelt saab inimene lugeda näiteks vähirakkude olemasolu või seda, millist mõju avaldab võetud ravim, ent miljoneid rakke ei saa eraldi mitu korda üle vaadata. Vanemteaduri Leopold Partsi sõnul annab juurdepääs PerkinElmeri hea kvaliteediga andmetele ning Tartu Ülikooli arvutiteadlaste pikaaegne kogemus ja pädevus ainulaadse kombinatsiooni. "Tehisnärvivõrgu meetodite rakendamine bio-, tervise ja neuroteaduses tagab parima viisi, et pildiandmeid kiiremini ja täpsemalt mõista," ütles Parts.

Projekti juhivad bioinformaatika vanemteadur Leopold Parts ja andmeteaduse professor Raul Vicente, koordineerimisega on seotud ka bioinformaatika professor Jaak Vilo. Koostöökokkuleppe oluliseks osaks on doktori- ja kraadiõppe üliõpilaste kaasamine uurimistöösse.

Laadimine...Laadimine...