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Die Forschenden haben eine künstliche Intelligenz (KI), die sie auf den Namen "Image2Reg" getauft hatten, mit fast einer Million Zellbildern trainiert. Darunter waren sowohl unbehandelte als auch genetisch veränderte Zellen. Im anschließenden Test sollte die KI anhand der Zellbilder erkennen, welches von 41 möglichen Genen verändert worden war. Dabei erreichte die KI eine Genauigkeit von 26 Prozent.
Nach dem Zufallsprinzip läge die Trefferquote laut dem PSI nur bei rund zwei Prozent. Dieses Ergebnis werteten die Wissenschafterinnen und Wissenschafter als klaren Hinweis darauf, dass erkennbare Muster in der Zellstruktur existieren, die mit bestimmten Genen verbunden sind und sich mittels Bildanalyse erkennen lassen.
Konkret analysiert die KI mikroskopische Bilder der sogenannten Chromatinstruktur im Zellkern. Diese Struktur beeinflusst, wie die DNA in der Zelle organisiert und genutzt wird. Veränderungen in dieser Struktur könnten auf Krankheiten wie Alzheimer oder Krebs hinweisen.
Die Analyse solcher genetischer Veränderungen erforderte bisher aber aufwendige und teure Genexpressions- oder Sequenzierungsverfahren. Die Forschenden sehen in ihrer neu entwickelten KI ein Werkzeug, mit dem sich erkennen lässt, welche Gene durch eine Krankheit oder eine Therapie beeinflusst wurden - ganz ohne aufwendige experimentelle Analysen. Vorgestellt haben die Forschenden das neue Verfahren in einer am Montag in der Fachzeitschrift "Cell Systems" erschienenen Studie.
VILLIGEN - SCHWEIZ: FOTO: APA/APA/PSI
