Teknolojix Haber
BİLİM YAPAY ZEKA

Yapay Zeka, Mikroskopide Devrim Yaratacak

Araştırmacılar, derin öğrenme tekniklerini hücre görüntüleme ve analizine getirmenin karmaşık biyolojik sorunları çözülebilir hesaplamalara dönüştürebileceğini düşünüyorlar.

Bir biyolog olan Anne Carpenter, Massachusetts Cambridge’deki Broad MIT Enstitüsü ve Harvard’da bir laboratuvarda çalışmalarını sürdürüyor. Bir gün yaptığı bir araştırma sırasında, ya üç aylık manuel görüntü analiziyle ya da mikroskobunun kendi kendine çalışmasını sağlama seçeneğiyle karşı karşıya kalır. Carpenter ikinci seçeneği seçer. Bu otomatik yaklaşım, o zamandan beri hücrelerin işleyişini manuel olarak gözlemlemek için mikroskobik teknikler kullanan bilim adamlarını sınırlayan bazı problemleri çözme (veya en azından çözmeye başlama) potansiyelini ortaya çıkarır. Örneğin; otomasyon, hücresel morfoloji olarak bilinen hücrelerdeki değişiklikleri tanımlamaya yönelik zaman alıcı, titiz çalışmayı azaltabilir.

Carpenter’ın laboratuvarı, milyonlarca görüntüde bulunan hücresel morfoloji verilerini analiz etmek için yazılım kullanarak ilaç keşfini hızlandırmaya odaklanıyor. “İlaç keşif hattında çok fazla darboğaz var ve bu görüntülerden elde edilen veriler, hastalıkla ilgili daha iyi tahliller ve daha iyi tarama kitaplıkları oluşturmaktan tahlil sonuçlarını ve toksisiteyi tahmin etmeye kadar her biri için yararlı olduğunu kanıtlıyor” diyor.

Mikroskop

Sınırlamalar yönetilebilir mi?

Teksas, Houston’daki Rice Üniversitesinde biyomühendislik profesörü olan Rebecca Richards-Kortum, geleneksel mikroskopinin bazı temel sınırlamalarını ele almak için MD Anderson Kanser Merkezi ile işbirliği yapıyor. Rice’da Ashok Veeraraghavan ve MD Anderson’da Ann Gillenwater ile birlikte çalışan ekip, DeepDOF adı verilen ve çözünürlüğünü korurken, görüntü işleme için gereken süreyi önemli ölçüde azaltan, geleneksel mikroskoplardan beş kat daha fazla DOF elde edebilen bir hesaplamalı mikroskop geliştirdi.

Zorluklar üzerinden çalışılabilir mi?

Ricardo Henriques Optik Hücre Biyoloji Laboratuarı de Instituto Gulbenkian de Ciencia araştırmalar yapıyor. Optik fizikçiler, bilgisayar bilimcileri ve biyomedikal araştırmacılardan oluşan disiplinler arası ekibi, mevcut görüntüleme teknolojisinin sınırlarını geliştirmek için çalışıyor. Ekip iki temel zorluğa odaklanıyor: canlı hücrelere bulaşan virüslerin gerçek zamanlı davranışlarının nasıl analiz edileceği ve gözlemleri sırasında ışığın biyolojik sistemlere verdiği zararı azaltan akıllı mikroskopi teknolojisinin nasıl kurulacağı. HenriquesE göre, yapay zekayı bilimsel araştırmalara tam olarak dahil etmek için bir zihniyet değişimi olması gerekiyor. 

yapay zeka
Köprüler inşa edilebilir mi?

Yerbilimci Matt Andrew, Dublin California’daki optik teknolojisi şirketi ZEISS‘ta çalışıyor ve araştırması, gözenekli ve tortul kayaçlardaki akış ve taşıma süreçlerine odaklanıyor. Andrew, çalışmalarının giderek artan bir şekilde mikroskoplar tarafından üretilen verileri daha iyi kullanmak için teknoloji geliştirmeye odaklandığını söylüyor. Artık meslektaşlarının yapay zekayı araştırma uygulamalarına dahil etmelerine yardımcı olmak için  çeşitli ekiplerle birlikte çalışıyor. İster hücrelere ister kayalara bakıyor olun, yapay zekayı günlük mikroskopi pratiğine sokmanın anahtarının,  teknolojinin herhangi bir bilim insanı tarafından kullanılabilmesini sağlamak olduğunu söylüyor Andrew.

Andrew ve ekibi, bilim insanlarının araştırmak isteyebileceği örnek bölgeleri otomatik olarak algılamak için yapay zeka kullanan iş akışları oluşturmak için Çözümler Laboratuvarı adlı bir süreç kullanıyor. “Yapay zekayı, daha sonra çok daha yüksek bir çözünürlükte görüntülemek istediğiniz bireysel özelliklere karşılık gelen bölgeleri belirlemek için kullanabilirsiniz,” diye ekliyor. Andrew, mikroskopi verilerinin kullanımı ve uygulanmasında bir devrimin başlangıcında olduğumuza inanıyor. 

Merkezi Almanya’da bulunan Leica Microsystems‘in direktörü Luciano Guerreiro Lucas, yaşam bilimleri ve biyofarma topluluklarının görüntü verileri söz konusu olduğunda karşılaştığı en büyük sorunlardan bazılarını çözebilecek akıllı yazılım çözümleri yaratmaya da odaklanmış durumda. Ekibi ile birlikte önceden eğitilmiş derin öğrenme modellerinden oluşan bir kitaplığın yanı sıra herkesin bazı önemli AI mikroskopi teknolojilerinden yararlanmasına izin veren Aivia yazılımı oluşturuyor. Lucas, “Biyoloğun uzmanlığından yararlanan ve onlardan öğrenen araçlar yaratıyoruz. Bu tür araçlar, yavaş yavaş bir hücrenin ne olduğunu ve birden fazla senaryoda nasıl görünebileceğini öğrenmeli ve nihayetinde görüntüleme ve görüntü analizini bağımsız olarak gerçekleştirerek araştırmacının hücreye odaklanmasına izin vermelidir” diyor.

yapay zeka
Eylemdeki veriler neler?

Kaliforniya San Francisco’daki Gladstone Enstitüleri’nde yönetici ve kıdemli araştırmacı olan Steven Finkbeiner, son on yıldır yapay zeka ve mikroskopi araştırmalarının ön saflarında yer almaktadır. Hücreleri bir seferde aylarca takip edebilen tam otomatik bir robotik mikroskop icat ettiğinden beri, kendisi ve ekibi olağanüstü büyük miktarda veri üretti. Bu bilgi, ekibine yapay zekanın potansiyelini gerçekten keşfetme yeteneği verdi.

 

yapay zeka
Yapay zekayı laboratuvarlara taşımak

Yönetim kurullarında, akademik ve ticari ortamlarda çalışan araştırmacılar, yapay zekayı bilimsel hayata uyarlamanın önündeki en büyük engeli bilinmeyenden korkmak olarak görüyor. Değişimin yıllar değil aylar içinde olacağını vurguluyorlar. Bununla birlikte, toplumun tüm bilim insanlarının bu yeni teknolojilerden yararlanabilmesini sağlamak için daha güçlü bir taahhütte bulunması gerektiğine dair bir algı da olduğunu belirtiyorlar. Ayrıca, akademik kurumların biyologlar ve bilgisayar bilimcileri arasındaki işbirliklerini geliştirmeye daha fazla önem verdiğini görmek istiyorlar.

 

 

 

Related posts

Dronlar çevre bilimcilere yardımcı oluyor.

GÜLİN DİNÇ KÖYLÜ

Boston Dynamics Kuş Robotlarıyla Lojistik Sektörüne Giriyor

Fatih Akgün

KORONA VİRÜS TANI KİTİ TÜRK BİYOTEKNOLOJİ FİRMASI TARAFINDAN GELİŞTİRİLDİ

Fatih Akgün

Yorum Yap