Forschende haben einen neuen Algorithmus f\u00fcr die klinische Anwendung entwickelt. Er basiert auf k\u00fcnstlicher Intelligenz und vergleicht die Zellen kranker Personen mit einem Referenzatlas gesunder Zellen. In der Praxis k\u00f6nnen \u00c4rzten damit kranke Zellen genau identifizieren. Dies ist ein gro\u00dfer Vorteil f\u00fcr die personalisierte Medizin.<\/p>\n\n\n\n
Der Human Cell Atlas ist der weltweit gr\u00f6\u00dfte, kontinuierlich wachsende Einzelzell-Referenzatlas. Er enth\u00e4lt Referenzen von Millionen von Zellen aus verschiedenen Geweben, Organen und Entwicklungsstadien. Diese Referenzen helfen, die Einfl\u00fcsse von Alterung, Umwelt und Krankheit auf eine Zelle zu verstehen \u2013 und letztlich Patienten besser zu behandeln. Die Nutzung von Referenzatlanten ist jedoch mit Herausforderungen verbunden. Einzelzelldatens\u00e4tze k\u00f6nnen Messfehler enthalten (Batch-Effekt), die weltweite Verf\u00fcgbarkeit von Rechenressourcen ist begrenzt und die Weitergabe von Rohdaten ist oft rechtlich eingeschr\u00e4nkt.<\/p>\n\n\n\n
Forschende des Helmholtz Zentrums M\u00fcnchen<\/a> und der Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnche<\/a>n (TUM) entwickelten einen neuen Algorithmus namens \u201ascArches\u2018, kurz f\u00fcr \u201aSingle-Cell Architecture Surgery<\/em>\u2018. \u201eStatt Rohdaten zwischen Kliniken oder Forschungseinrichtungen zu teilen, vergleicht der Algorithmus mittels Transfer-Learning neue Datens\u00e4tze aus der Einzelzellgenomik mit bestehenden Referenzen. Wir nennen diesen Prozess Kartierung. So wahrt der Algorithmus die Privatsph\u00e4re und Anonymit\u00e4t der Patient:innen. Dies macht auch das Kommentieren und Interpretieren neuer Datens\u00e4tze sehr einfach und demokratisiert die Nutzung von Referenzatlanten enorm\u201c, beschreibt Mohammad Lotfollahi die Vorteile des Algorithmus.<\/p>\n\n\n\n Mit Hilfe von scArches forschte die Gruppe bereits an COVID-19. Sie verglich die Zellen aus Lungenproben von COVID-19-Erkrankten mit gesunden Referenzzellen. Der Algorithmus war in der Lage, kranke Zellen von gesunden zu unterscheiden und erm\u00f6glichte es den Forschenden, sowohl bei leichten als auch schweren COVID-19-F\u00e4llen die betroffenen Zellen genau zu identifizieren. Biologische Variationen zwischen den Patienten hatten keinen Einfluss auf die Qualit\u00e4t der Kartierung.<\/p>\n\n\n\n Fabian Theis: \u201eIn Zukunft wollen wir Zellreferenzen genauso einfach nutzen, wie wir es heute mit Genomreferenzen tun. Mit anderen Worten: Wenn man einen Kuchen backt, m\u00f6chte man nicht erst ein Rezept erfinden, stattdessen schl\u00e4gt man einfach in einem Kochbuch nach. Mit scArches formalisieren und vereinfachen wir diesen Nachschlageprozess.\u201d<\/p>\n\n\n\n Mehr zu scArches:\u00a0https:\/\/github.com\/theislab\/scarches<\/a><\/p>\n\n\n\n Bild: Kartierung neuer Zellkohorten von gesunden Personen und COVID-19-Patienten auf einem Referenzatlas f\u00fcr gesunde Zellen. Kredit: Helmholtz Zentrum M\u00fcnchen \/ Mohammad Lotfollahi<\/strong><\/p>\n\n\n\n Auch interessant: Ki-basierte App zur Selbstkontrolle der Hautgesundheit<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Forschende haben einen neuen Algorithmus f\u00fcr die klinische Anwendung entwickelt. Er basiert auf k\u00fcnstlicher Intelligenz und vergleicht die Zellen kranker Personen mit einem Referenzatlas gesunder Zellen. In der Praxis k\u00f6nnen \u00c4rzten damit kranke Zellen genau identifizieren. Dies ist ein gro\u00dfer Vorteil f\u00fcr die personalisierte Medizin. 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