Forscher der Perelman School of Medicine der University of Pennsylvania in Philadelphia haben ein Tool entwickelt, das künstliche Intelligenz nutzt, um Zellen abzubilden und Einblicke in die Genaktivität zu geben.
Ein am 2. Januar veröffentlichter Artikel Naturbiotechnologie von Daiwei „David“ Zhang, PhD, und Mingyao Li, PhD, erklärt die Technologie und Ziele der Inferring Super-Resolution Tissue Architecture (iStar). Der Zweck von iStar besteht darin, „tertiäre lymphoide Strukturen“ zu erkennen: Antitumorformationen, die mit der Überlebenswahrscheinlichkeit eines Patienten und einer positiven Reaktion auf eine Immuntherapie korrelieren.
Dr. Li sagte, dass iStar „die übergreifenden Gewebestrukturen erfassen und sich auch auf die Details in einem Gewebebild konzentrieren kann“, ähnlich wie ein Pathologe eine Gewebeprobe untersuchen würde – jedoch mit einer äußerst detaillierten und leistungsstarken Linse.
„Die Geschwindigkeit von iStar ermöglicht es, diese riesige Menge an Geodaten innerhalb kurzer Zeit zu rekonstruieren“, sagte Dr. Li in einer Pressemitteilung. Mit dieser erhöhten Geschwindigkeit hoffen die Forscher, ihr Verständnis der Gewebemikroumgebungen in Tausenden weiteren Proben zu verbessern.
