Osaka Üniversitesi’nden araştırmacılar, farklı kanser hücrelerinin türlerini otomatik olarak ayırt edebilen yapay zeka kullanan bir sistem geliştirdiler.

Kanser hastalarında, aynı hastalığa sahip kişilerde bile kanser hücresi türleri arasında büyük farklılıklar olabiliyor. En etkili tedaviyi seçebilmek adına mevcut hücre tiplerinin tanımlanması önemli; ancak bunun yöntemleri zaman alıcı ve çoğu zaman insan hatası ve insan görüşünün sınırlılığı tanımlama yapmakta engel oluşturuyor.

Kanser tanı ve tedavisinde yeni bir çağın başlangıcını işaret eden bu önemli adımda, Osaka Üniversitesi'nden bir ekip mikroskopik görüntüleri tarayarak farklı kanser hücrelerinin tiplerini tanımlayabilen yapay zeka bazlı bir sistemle bu sorunların nasıl çözülebileceğini buldular. İnsan yargısına oranla daha yüksek doğruluk payı olan bu yaklaşımın özellikle onkoloji alanında büyük yararları olabilir.

Sistem, insan görme sistemine göre modellenip evrişimsel sinir ağından yola çıkılarak bir yapay zeka formu olarak geliştirildi. Kanser Araştırmaları bülteninde belirtildiği üzere sistem, farelerin ve insanların kanserli hücreleri üzerinde ayrım yapmak ve ayrıca radyasyona direnç gösteren eşdeğer hücreleri ayırmak için kullanıldı.

Araştırma yazarlarından Hideshi Ishii, "İlk önce sistemimizi faz kontrast mikroskobu ile elde edilen 8.000 görüntü üzerinde eğittik. Daha sonra doğruluğunu, fare kanseri hücrelerini insanlarınkinden ve radyasyona dirençli kanser hücrelerini radyasyona duyarlı olanlardan ayıran özellikleri öğrenip öğrenemediğini görmek için 2.000 görüntü üzerinde test ettik.” diyor.

Sistem tarafından elde edilen bulguların iki boyutlu çizimi oluşturulduktan sonra, her hücre tipine ait sonuçlar ayrı ayrı gruplandı. Bu sonuçlar gösteriyor ki, eğitildikten sonra sistem mikroskobik görüntülere dayanarak hücreleri doğru şekilde tanımlayabiliyor.

Araştırmanın baş yazarı Masayasu Toratani, “Otomasyon ve yüksek doğruluk payı ile tanımlama yapan bu sistem, hangi hücrelerin tümörde yer aldığını veya hangi hücrelerin kanser hastasının vücudunda dolaştığını anlamak adına oldukça kullanışlı. Örneğin, radyoterapinin etkili olup olmayacağına karar verirken radyasyona dirençli hücrelerin var olup olmadığını bilmek hayati önem taşıyor ve aynı yaklaşım, istenen etkiyi gösterip göstermediğini anlamak için tedaviden sonra da uygulanabilir.” diyor.

Araştırma ekibi gelecekte, daha fazla hücreyi otomatik olarak tanımlayabilen ve ayırt edebilen evrensel bir sistem kurmak amacıyla, varolan sistemi daha fazla kanser hücresi türü konusunda eğitmeyi düşünüyor.

Kaynak: www.medica-tradefair.com