A Harvard Egyetem bioinformatikai világversenyén négyezer kutatócsoport mérte össze mesterséges intelligencia programját, és a szegedi Biológiai kutatóközpont, BIOMAG kutatócsoportjának programja szerepelt a legjobban.

Az úgynevezett fenotípusok olyan sejtszinten jelentkező eltérések, amelyek jól tükrözik a szervezet működésének hibáit. Ezek az eltérő sejteket képes a világon egyedülálló pontossággal, több milliárdnyi sejt közül is kiszűrni a Magyar Tudományos Akadémia kutatócsoportja fejlesztette program.

Horváth Péter matematikus, a kutatócsoport vezetője az áttörést jelentő ötletet is bemutatta az InfoRádióban.

„A mesterséges intelligencia egyik problematikus pontja az, hogy ahhoz, hogy sokféleséget lássa, sok tanítóminta kell. Ezért fogtunk egy másik mesterséges intelligenciából származó módszert, és azt mondtuk neki, hogy készítsen mintákat.

Egy mesterséges intelligencia tanít egy másik mesterséges intelligenciát.

Ezt bevetve a mi pontszámunk lett a legjobb a versenyen” - fejtette ki.

Horváth Péter azt is elmondta, hogy a mélytanulási algoritmusokkal dolgozó rendszer egy miniatűr lézersugár segítségével ki is tudja vágni az eltérő sejteket a metszetekből és a bennük lévő fehérjéket is képes jellemezni.

„Ezt is egy mesterséges intelligencia vezérelte. Megtalálta azokat a sejteket, amelyek valamiért fontosak, például egy daganatos mintában azokat a sejteket, amelyek a mutációt vezetik. Ezeket ki tudjuk jelölni, és egy mikro lézerrel ki lehet vágni.”

A kutatókat egy német csoport kereste meg, amely fehérjékkel foglalkozik. A két módszert összeházasították, így a mesterséges intelligencia válogatja ki a sejteket, amelyek valamiért érdekesek, a lézer kivágja őket, és utána következik a fehérjeelemzés.

A sejtek egyedi fehérjekészletének feltérképezése hozhatja a következő nagy áttörést napjaink orvosbiológiai kérdéseinek megválaszolásában.

A fenotípusok kiszűrése pedig a személyre szabott gyógyításban is segíthet, és a mesterséges intelligencia működtette program az agykutatásban új neuronok felfedezésében is alkalmazható – tette hozzá Horvát Péter akadémikus.