Knacken Sie den Zellcode mit APOLLO
Forscher des Broad Institute of MIT und Harvard, des Massachusetts Institute of Technology (MIT) und der ETH Zürich stellten in Zusammenarbeit mit dem Paul Scherrer Institut (PSI) APOLLO vor, ein innovatives Framework für künstliche Intelligenz, das zur Interpretation komplexer, vielschichtiger Zelldaten entwickelt wurde. Diese Methode ermöglicht es Wissenschaftlern, biologische Signale, die bei verschiedenen Messtechniken üblich sind, von solchen zu unterscheiden, die nur für bestimmte Tests gelten, und so die Präzision der Krankheitsforschung und Versuchsplanung zu verbessern.
In der modernen Zellbiologie sind multimodale Strategien unerlässlich, um verschiedene Aspekte des Zellverhaltens zu erfassen. Techniken wie Transkriptomik (zur Genexpression), Chromatin-Zugänglichkeitstests, Proteinquantifizierung und Bildgebung der Zellmorphologie offenbaren jeweils unterschiedliche Dimensionen. Die Integration dieser Datenströme hat sich jedoch als schwierig erwiesen, da herkömmliche Modelle des maschinellen Lernens sie häufig zu einer einzigen latenten Darstellung zusammenführen und dabei den Überblick über den Ursprung der Signale verlieren.
APOLLO überwindet dieses Problem, indem es Daten in gemeinsame, modalitätsspezifische latente Räume strukturiert, ähnlich einem Venn-Diagramm. Überlappende biologische Informationen werden in einem gemeinsamen Raum kodiert, während exklusive Merkmale in separaten Abteilungen isoliert sind. Dies gewährleistet die Rückverfolgbarkeit und ermöglicht eine detaillierte Analyse.
Im Kern verwendet APOLLO einen neu entwickelten multimodalen Autoencoder mit einem zweistufigen Optimierungsprozess. Der erste Schritt trainiert Decoder, Eingaben aus latenten Räumen zu rekonstruieren und so eine stabile Merkmalsextraktion pro Modalität zu etablieren. Der zweite Schritt verfeinert die Ausrichtung der Encoder und trennt gemeinsam genutzte Signale von eindeutigen Signalen. Nach dem Training analysiert APOLLO unsichtbare Datensätze und klassifiziert Informationen als modalübergreifend oder modalitätsspezifisch.
Die Validierung synthetischer Datensätze bestätigte die Genauigkeit von APOLLO bei der Wiederherstellung vordefinierter Signale. In realen Anwendungen hat es sich mit gepaarten Einzelzellendaten hervorgetan.
In der Praxis identifiziert APOLLO testrelevante Biomarker, wie etwa Marker für DNA-Schäden in Krebszellen, und steuert so die Testauswahl zur Überwachung von Krankheiten oder Behandlungsreaktionen. Es unterstützt auch Entscheidungen hinsichtlich direkter Messungen gegenüber rechnerischer Inferenz und optimiert so die Kosten der multimodalen Profilerstellung.
Ergänzt werden diese fortschrittlichen Frameworks durch spezielle KI-Tools, die sich auf die Früherkennung konzentrieren, wie beispielsweise das computergestützte Brustkrebserkennungssystem von QuData. Diese Lösung nutzt Deep Learning, um Mammographiebilder automatisch nach dem BI-RADS-System zu analysieren und zu klassifizieren, verdächtige Läsionen mit Begrenzungsrahmen zu markieren, die Diagnosegenauigkeit zu verbessern, Fehldiagnosen und falsch positive Ergebnisse zu reduzieren und Radiologen dabei zu helfen, Brustkrebs früher und konsistenter zu erkennen.
Über Krebs hinaus ist APOLLO vielversprechend bei neurodegenerativen Erkrankungen wie Alzheimer, Stoffwechselstörungen wie Diabetes und anderen Erkrankungen, die eine mehrschichtige Zellregulation beinhalten. Durch die Aufklärung der Wechselwirkungen zwischen Komponenten fördert es das Verständnis von Krankheitsmechanismen auf systemischer Ebene.
Zukünftige Verbesserungen zielen darauf ab, die Interpretierbarkeit zu verbessern, auf nicht abgeglichene Daten auszudehnen (z. B. über Verteilungsanpassungsverluste) und auf Biobanking für Präzisionsmedizin auszudehnen.
