Makine Öğrenimi kanserli hücreleri asitlikleriyle tanımlayabilir

Kanserli hücreler, sağlıklı hücrelerden, onları tehlikeli olarak tanımlamaya yardımcı olan birkaç temel farklılık sergiler. Örneğin, kanserli bir hücredeki pH – asitlik seviyesi – sağlıklı bir hücredeki pH ile aynı değildir.


Singapur Ulusal Üniversitesi’nden araştırmacılar, tek bir hücrenin pH’ını tespit ederek kanserli olup olmadığını belirlemek için makine öğrenimini kullanan bir yöntem geliştirdiler. APL Bioengineering dergisinde çalışmalarını anlatıyorlar.

Yazarlardan biri olan Chwee Teck Lim, “Tek hücrelerin tanımlanabilmesi, kesinlik ve kişiselleştirilmiş tıp alanında büyük bir önem kazanmıştır” dedi. “Bunun nedeni, herhangi bir biyolojik örnekle ilişkili doğal heterojenliği açıklamanın tek yolu olmasıdır.”

Lim, tek bir hücreyi incelemeye yönelik diğer tekniklerin toksik etkilere neden olabileceğini ve hatta hücreyi öldürebileceğini açıkladı. Ancak yaklaşımları, normal dokulardan kaynaklanan hücreleri kanserli dokulardan kaynaklanan hücrelerden ve aynı zamanda farklı kanser türlerinden ayırt edebilir ve hücreleri canlı tutabilir.



Yöntem, hücrelerin, çözeltinin ne kadar asidik olduğuna bağlı olarak rengi değiştiren, pH’a duyarlı bir boya olan bromotimol mavisi ile muamele edilmesine dayanır. Her hücre türü, hücre içi asitliğine bağlı olarak kendi benzersiz kırmızı, yeşil ve mavi (RGB) parmak izini sergiler. Kanserli dönüşüm hücrenin pH’ını değiştirdiğinden, sağlıksız bir hücre bromotimol mavisine farklı şekilde yanıt verir ve RGB parmak izinde karakteristik bir kaymaya neden olur.



Yazarlar, renk kombinasyonlarını tek tek hücrelerin hastalık durumuna eşlemek için bir makine öğrenimi algoritması eğiterek, istenmeyen bir kaymayı kolayca fark edebilir. Bu, yalnızca basit, standart bir ekipman kullanarak bir hücrenin sağlığını belirlemelerine olanak tanır: ters mikroskop ve renkli kamera.

Lim, “Yöntemimiz, hem normal hem de kanserli çeşitli insan dokularının tek hücrelerini, yalnızca her hücre tipinin sergileme eğiliminde olduğu doğal asitlik seviyelerine odaklanarak ve basit ve ucuz ekipman kullanarak sınıflandırmamıza izin verdi,” dedi.

Bu yaklaşımın pratik uygulamaları için tıp uzmanlarının, söz konusu hücrelerin bir örneğini noninvaziv olarak almaları gerekecektir.

Lim, “Bu tekniğin potansiyel bir uygulaması, birincil tümörden kaçan tümör hücrelerinin vücut sıvılarından minimal invaziv bir şekilde izole edilebildiği sıvı biyopsi olacaktır” dedi.

Grup, hücrelerden malignitelerin farklı aşamalarını tespit etmeye çalışmak için konsepti daha da ilerletmeyi dört gözle bekliyor. Prosedürün bir çözümde askıya alınan hücrelerin otomatik olarak tanınabileceği ve işlenebileceği gerçek zamanlı bir versiyonunu tasavvur ediyorlar.

Yorum Yaz

%d blogcu bunu beğendi: