Naukowcy z PG wykorzystują AI do wykrywania nieprawidłowości chromosomów
Naukowcy z Politechniki Gdańskiej i Chengdu University of Information Technology opracowali platformę CS-Net, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykrywania nieprawidłowości w strukturze chromosomów. W przyszłości rozwiązanie może wspierać kariotypowanie i diagnostykę kliniczną.
Naukowcy z Politechniki Gdańskiej i Chengdu University of Information Technology opracowali platformę CS-Net, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykrywania nieprawidłowości w strukturze chromosomów. W przyszłości rozwiązanie może wspierać kariotypowanie i diagnostykę kliniczną.
Kariotypowanie pozwala ocenić liczbę i strukturę chromosomów w komórkach pacjenta. Dzięki temu możliwe jest wykrywanie zmian, które mogą wskazywać na nieprawidłowości genetyczne.
Nad CS-Net pracował zespół kierowany przez prof. Edwarda Szczerbickiego z Wydziału Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej oraz prof. Haoxi Zhanga z Chengdu University of Information Technology w Chinach. Prof. Zhang od kilkunastu lat zajmuje się wykorzystaniem sztucznej inteligencji w badaniach nad DNA.
– Chcemy, aby CS-Net pozwalał wykrywać coraz więcej typów nieprawidłowości w danych genetycznych pochodzących od rzeczywistych pacjentów. Kolejnym krokiem będzie także wykorzystanie dużych modeli językowych. Sztuczna inteligencja ma w tym obszarze bardzo duży potencjał i właśnie ten kierunek chcemy dalej rozwijać – mówi prof. Edward Szczerbicki.
AI w analizie chromosomów
CS-Net wykorzystuje metody uczenia maszynowego i komputerowego widzenia do rozpoznawania zmian w strukturze chromosomów. Ma wspierać analizę kariotypu i pomagać w wychwytywaniu nieprawidłowości, które mogą mieć znaczenie w diagnostyce.
Autorzy wskazują, że rozwiązanie może znaleźć zastosowanie nie tylko w dalszych badaniach nad kariotypowaniem, ale także szerzej w biomedycynie i opiece zdrowotnej.
Wyniki prac opisano w artykule „CS-Net: Bridging Local and Temporal Features for Chromosomal Structural Abnormality Detection”. Publikacja ukaże się w czasopiśmie „IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics” i jest już dostępna w formule Early Access.
Artykuł jest dostępny w serwisie IEEE Xplore.