هوش مصنوعی و میکروسکوپ پیشرفته، رمزگشایی از دنیای نانوذرات را متحول میکند
به گزارس صنایع نو، در آستانه تحولی بزرگ در درمانهای پزشکی، نانوذرات نقش کلیدی ایفا میکنند. با این حال، اندازه بسیار کوچک و پیچیدگی دادههای حاصل از میکروسکوپهای پیشرفته، سالها مطالعه دقیق آنها را دشوار کرده بود. اکنون، یک پژوهش نوآورانه نشان میدهد که ترکیب هوش مصنوعی با تصویربرداری ابرتفکیک میتواند این مانع بزرگ علمی را از پیش رو بردارد و دیدی بیسابقه به دنیای نانو ارائه دهد.
«کریستینا ایسکییردو لوزانو»، پژوهشگر دکتری، با استفاده از این رویکرد ترکیبی، موفق به آشکارسازی جزئیات تازهای از ساختار و رفتار نانوذرات شده است؛ جزئیاتی که پیش از این با هیچ روش دیگری قابل مشاهده نبود.
نانوذرات: غولهای کوچک تحول آفرین در پزشکی
این ذرات فوقالعاده کوچک، گاهی هزاران بار نازکتر از موی انسان هستند، اما پتانسیل عظیمی برای دگرگونی عرصه پزشکی دارند. آنها میتوانند دارو را با حداکثر دقت به سلولهای هدف برسانند. شرط اصلی این موفقیت، درک دقیق رفتار آنها و سرنوشتشان درون سلولهای زنده است.
ایسکییردو لوزانو که نوامبر گذشته از پایاننامه دکتری خود در دانشگاه آیندهوون دفاع کرد، پاسخی علمی و عملی برای این چالش دیرینه ارائه داده است. کار او پلی است بین تصویربرداری ابرتفکیک و تحلیل دادههای پیچیده آن.
چالش دادههای پیچیده و راهحل هوش مصنوعی
میکروسکوپهای ابرتفکیک، اگرچه تصاویر خارقالعادهای از ساختارهای نانومتری ثبت میکنند، اما حجم عظیمی از دادههای پیچیده تولید میکنند که تحلیل آن برای پژوهشگران بسیار دشوار است.
برای حل این مشکل، این محقق مجموعهای از ابزارهای محاسباتی هوشمند طراحی کرده که توانایی تحلیل دادههای میکروسکوپی را به شکل چشمگیری افزایش میدهد. این ابزارها نشان میدهند که همکاری فناوری تصویربرداری و هوش مصنوعی چگونه میتواند ابعاد پنهان رفتار نانومواد را آشکار کند.
دستاوردهای کلیدی پژوهش: از بارکد نوری تا نرمافزار استاندارد
بارکدهای نوری: در این روش با ترکیب رنگهای فلورسنت، برای هر نانوذره یک کد رنگی منحصربهفرد ایجاد میشود. سپس الگوریتمهای یادگیری ماشین، این کدها را به طور خودکار و دقیق طبقهبندی میکنند. این فناوری، ردیابی نانوذرات خاص در تعامل با سلولهای زنده را ممکن میسازد.
نرمافزار nanoFeatures: این نرمافزار به پژوهشگران امکان میدهد تصاویر میکروسکوپی را با روشی استاندارد تحلیل کرده و ویژگیهای کلیدی نانوذرات مانند اندازه، شکل و تعداد مولکولهای متصل به سطح آنها را اندازهگیری کنند. این استانداردسازی، مقایسه نتایج تحقیقات بین آزمایشگاههای مختلف را ممکن میسازد.
فراتر از تصاویر ثابت: ردیابی حرکت در سلولهای زنده
این پژوهش به تصاویر ایستا محدود نماند. روشهای توسعهیافته برای ردیابی حرکت مولکولها درون سلولهای زنده نیز به کار گرفته شدند. هوش مصنوعی با تحلیل مسیر حرکت، رفتارهای پویا را تشخیص میدهد، بلکه حتی میتواند انواع سلولها را تنها بر اساس الگوی حرکتی آنها از هم تفکیک کند.
کاربرد عملی و آیندهی روشن
ابزارهای نرمافزاری و روشهای تحلیلی این پروژه هماکنون نیز توسط پژوهشگران دیگر در حال استفاده است. این مجموعه ابزار، مسیر استانداردسازی دادهها را هموار کرده و استفاده گسترده از آنها در مدلهای هوش مصنوعی آینده را ممکن میسازد.
پژوهش ایسکییردو لوزانو ثابت میکند که پیوند میکروسکوپهای قدرتمند و ابزارهای محاسباتی هوشمند، دریچهای به سوی آینده نانوداروهای فردمحور و درمانهای دقیق میگشاید. این دستاورد، گامی عملی برای نزدیکتر کردن فناوری نانو به کاربردهای واقعی در نظام سلامت است.
نظرات کاربران
هنوز نظری ثبت نشده است.