BioTuring (mit Hauptsitz in Kalifornien, USA) hat gerade ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI) angekündigt, das mehr Details über Krebstumoren verfolgen kann.
In einem Beitrag auf der Website der NVIDIA Technology Corporation (USA) vom 4. Februar heißt es, dass das von BioTuring kürzlich angekündigte KI-Modell Wissenschaftlern dabei helfen kann, zu klären, wie und warum bestimmte Beziehungen zwischen Zellen die Entstehung von Krebs auslösen.
BioTuring hat ein KI-Modell angekündigt, das detaillierte Bilder von Krebstumoren mit einer Auflösung auf Zellebene erzeugen kann. Diese Bilder werden Daten über Zellgröße und -form sowie darüber liefern, welche Gene aktiviert werden und, was wichtig ist, über die relative räumliche Position von Millionen verschiedener Zellen in einer Gewebeprobe.
Von BioTuring entwickeltes KI-Modell einer Krebszellenkarte
Im Vergleich zur Computerbiologie weist das neue KI-Modell Vorteile bei der Informationsverarbeitungszeit auf und bietet hochauflösende Einblicke in die Wechselwirkungen zwischen Krebszellen und dem Immunsystem in Echtzeit.
„Der menschliche Körper besteht aus etwa 30 Billionen Zellen, und ein großer Tumor hat mehrere Millionen Zellen“, sagte Son Pham, CEO von BioTuring. „Stellen Sie sich vor, Sie würden hochauflösende Satellitenbilder analysieren, um zu verstehen, wie eine Stadt funktioniert. Unser Modell würde Ihnen aus biologischer Sicht jedes Haus zeigen, was sich darin befindet, wer spricht und was gesagt wird“, sagte Son Pham und erklärte, dass das KI-Modell von BioTuring dabei helfen wird, einige der komplexen Herausforderungen der klinischen Krebsforschung zu bewältigen – indem es zeigt, wie Zellen interagieren.
BioTuring, ein Mitglied des NVIDIA Inception-Programms für Start-ups, verwendete NVIDIA-Geräte und -Technologie, um hochauflösende Zellkarten zu erstellen. Durch das Verständnis, wie Krebszellen im menschlichen Körper wachsen und Metastasen bilden, hoffen Wissenschaftler, dass das oben genannte KI-Modell die Screening-Methoden zur Früherkennung von Krebs verbessern kann.
Darüber hinaus können Forscher die zellulären Details dieses Modells nutzen, um die Tumorheterogenität oder Krebstumoren beim gleichen Patienten, deren Zellen sich erheblich voneinander unterscheiden, besser zu verstehen. Die visuelle Granularität von KI-Modellen könnte auch bei der Entwicklung von Krebsmedikamenten hilfreich sein.
[Anzeige_2]
Quelle: https://thanhnien.vn/ra-mat-mo-hinh-ai-giup-theo-doi-khoi-u-ung-thu-o-cap-do-te-bao-185250206205523459.htm
Kommentar (0)