Wirtschaftsnews aus dem Kanton Aargau
KI des PSI erkennt genetische Störungen in Zellbildern
Villigen AG - Forschende am Paul Scherrer Institut (PSI) haben eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die in Bildern krankheitstypische Veränderungen der Genregulation erkennen kann. Damit könnten in Zukunft Medikamente für Krebs, Alzheimer und Immunerkrankungen kostengünstig entwickelt werden.
(CONNECT) Forschende am PSI haben ein Werkzeug entwickelt, mit dem sich erkennen lässt, welche Gene durch eine Krankheit oder eine Therapie beeinflusst wurden – „ganz ohne aufwändige experimentelle Analysen“, heisst es in einem Bericht des Instituts. Dafür hat das Team mit einem sogenannten Convolutional Neural Network einen lernfähigen Algorithmus trainiert, der sichtbare Veränderungen in der dreidimensionalen Struktur des Zellkerns, dem Chromatin, anzeigt. Solche Veränderungen treten auf, wenn ein bestimmtes Gen in seiner Aktivität gestört oder experimentell übersteuert wird.
Parallel zur Bildauswertung baut das Image2Reg (Abkürzung für Image to Regulation, vom Zellbild zur Genregulation) genannte Verfahren ein zelltypspezifisches biologisches Netzwerk auf, das beschreibt, wie Gene im Inneren der Zelle miteinander in Beziehung stehen. Zudem fliessen Genexpressionsdaten ein. Diese Informationen werden schliesslich in einem Rechenmodell zusammengeführt, das letztendlich in einer Art Regelbuch der Zelle widerspiegelt, welche Gene gemeinsam wirken, einander regulieren oder bestimmten Signalwegen zugeordnet sind.
„Es ist ein Brückenschlag zwischen Form und Funktion, zwischen Bild und Biologie“, wird Caroline Uhler zitiert. Sie ist Direktorin des Eric and Wendy Schmidt Center am Broad Institute und Professorin für Electrical Engineering and Computer Science am Massachusetts Institute of Technology und hat dieses Verfahren gemeinsam mit dem Team um G.V. Shivashankar, dem Leiter des Labors für multiskalare biologische Bildgebung am Zentrum für Life Sciences des PSI und Professor für Mechano-Genomik an der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich, entwickelt.
Noch steht das Image2Reg-Verfahren den Angaben zufolge am Anfang. Doch eröffne es eine Reihe praktischer und medizinisch relevanter Anwendungsmöglichkeiten. Denn viele Krankheiten wie Krebs, Alzheimer und Autoimmunerkrankungen entstehen durch Störungen in der Genregulation. In einem neugegründeten Start-up wollen die Forschenden nun ihre Erkenntnisse nutzen, um eine Therapie für die bisher nicht heilbaren Fibrosen zu entwickeln. ce/mm